Cette thèse porte sur l’étude de la déformation de surface (petite et grande déformation) pouvant être détectée en utilisant la méthode de l’interférométrie "InSAR " pour le traitement des images SAR (Synthetic Aperture Radar, bande C : λÉ = 5.6 cm) et signal associé à synthèse d'ouverture. Les nouveaux développements des techniques de traitement InSAR permettent le suivi de la déformation en surface avec une précision de l'ordre millimétrique. Les traitements dites conventionnels de l'InSAR utilisent une paire d'images SAR ("Maitre" et "Esclave") afin de mesurer la différence de phase entre les deux prises de la même scène d'image à des moments différents. Les incertitudes dans les mesures obtenus à partir du traitement conventionnel de l'InSAR sont nombreuses : la décorrelation dans le signal en raison du délai du à l'atmosphère, la contribution topographique et les positions orbitales sont les handicaps majeurs de cette technique. En 2001, Ferretti et al. ont introduit une nouvelle méthode appelée Permanent Scatterer (PS-InSAR) également connue sous le nom de Persistent Scatterer. Pour cette méthode, nous utilisons une série d'images, dont une dite esclave pour construire des interférogrammes avec la même image dite « Maître ». Cette méthode permet d'améliorer le signal de visé (LOS) en terme de correlation pour chaque pixel (PS) en utilisant les meilleurs réflecteurs donnant une corrélation maximale (à partir de l'amplitude et/ou la phase) dans le temps et dans l'espace. Un grand nombre d'algorithmes a été élaboré à cet effet en utilisant le même principe (des variantes) décrit auparavant. En 2002, Berardino et al. publient un nouveau algorithme développé pour le suivi de la déformation en surface en se basant sur les interférogrammes produits à partir des couples d’image SAR ayant une petite séparation spatial (SBAS) de la ligne de base.Dans cette thèse, les techniques InSAR sont appliquées pour différents cas d’étude allant de la petite déformation en surface telle que: 1) Un affaissement dans une zone de puits de pétrole, 2) des glissements de terrain dans une zone urbaine, et 3) la déformation lente à travers les zones de failles des zones sismiques. Afin d'étudier la petite déformation j'opte pour l’utilisation des deux algorithmes (PS et SBAS) dit de traitement multi-temporelle de l’InSAR incorporés dans le logiciel StaMPS (Hooper, 2008). Ainsi, j’ai pu calculer la méthode de combinaison ou hybride entre PS et SBAS et ce, pour toutes les études de cas présentées dans cette thèse. Par ailleurs, certains logiciels en libre accès sont utilisés tout au long de cette thèse tel que, Roi-pac (Rosen et al., 2004) pour aligner les images SAR ainsi que Doris (Kampes et al., 2003) pour calculer interférogrammes à partir de images SAR.[...] / This thesis aims at the study of small to large surface deformation that can be detected using the remote sensing interferometric synthetic aperture radar (InSAR) methods. The new developments of InSAR processing techniques allow the monitoring of surface deformation with millimeter surface change accuracy. Conventional InSAR use a pair of SAR images (“Master” and “Slave” images) in order to measure the phase difference between the two images taken at different times. The uncertainties in measurements using the conventional InSAR due to the atmospheric delay, the topographic changes and the orbital artifacts are the handicaps of this method. The idea of InSAR method is to measure the phase difference between tow SAR acquisitions. These measure refere to the ground movment according to the satellite position. In interferogram the red to blue colors refere to the pixel movement to or far from the satellite position in Line-Of-Sight (LOS) direction. In 2000’s, Radar spacecraft have seen a large number of launching mission, SAR quisitions and InSAR applicability have seen explosion in differents geophysical studies due to the important SAR datas and facility of data accessibity. This SAR-mining needs other type and generation of InSAR processing.In 2001, Ferretti and others introduce a new method called Permanent Scatterer InSAR (PS) that is based on the use of more than one Slave image in InSAR processing with the same Master image. This method allows enhancing the LOS signal for each pixel (PS) by using the best time and/or space-correlated signal (from amplitude and/or from phase) for each pixel over the acquisitions. A large number of algorithms were developed for this purpose using thesame principle (variantes). In 2002, Berardino et al developed new algorithm for monitoring surface deformation based on the combination of stack of InSAR results from SAR couples respecting small baseline (SB) distance. Nowadays, these two methods represent the existing time series (TS) analysis of SAR images approaches. In addition, StaMPS software introduced by Hooper and others, in 2008 is able to combine these two methods in order to take advantages from both of this TS approaches in term of best signal correlation and reducing the signal noise errors. In this thesis, the time series studies of surface changes associate to differents geophysical phenomena will have two interest: the first is to highlight the PS and SBAS results and discuss the fiability of obtained InSAR signal with comparation with the previous studies of the same geophysical case or observations in the field and in the second time, the combined method will also validate the results obtained separately with differents TS techniques. The validation of obtained signal is assured by these two steeps: Both of PS and SBAS methods should give relatively the same interferograms and LOSdisplacement signal (in term of sign and values), in addition these results will be compared with the previous studies results or with observations on the field.In this thesis, the InSAR techniques are applied to different case-studies of small surface deformation [...]

Enxurradas e inundações apresentam-se como fenômenos naturais que têm potencial de causar grandes perdas e danos à população. Estes poderiam ser reduzidos ou evitados a partir de políticas públicas de não ocupação de áreas suscetíveis ou metodologia de alerta diante da possível ocorrência destes eventos adequada. Os eventos de inundação e enxurrada são consequências de uma interação de condições físicas do terreno e de condições meteorológicas. A geomorfologia fluvial se utiliza, portanto, dos parâmetros morfométricos como ferramenta importante na descrição quantitativa das características físicas do terreno. O objetivo deste trabalho é correlacionar os dados morfométricos, extraídos a partir de dados SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) de sete bacias hidrográficas da Região Hidrográfica do Guaíba/Rio Grande do Sul, a episódios de inundação e enxurrada, considerando a incidência destes eventos no inventario pela Defesa Civil no período de 1991 a 2010. O modelo digital de elevação utilizado, o SRTM, possui resolução de 90m, de onde foram extraídas as variáveis analisadas neste estudo. Os resultados foram então correlacionados com os diferentes padrões de escoamento superficial das sete bacias hidrográficas. Buscando análises comparativas o estudo dividese na análise areal, linear e hipsométrica de cada um dos recortes; além de uma breve descrição das características de chuva e de uso e ocupação da área de estudo. Os resultados da análise areal, em todas as suas variáveis, mostraram-se inadequados para a tentativa de relacionar a ocorrência do evento aos seus resultados. Já os resultados obtidos pelas variáveis da análise linear mostraram-se mais eficientes na identificação de áreas de enxurrada, enquanto que a análise hipsométrica reflete melhor os episódios de inundação. Este fator de erro está provavelmente associado a dois fatores distintos: a heterogeneidade das áreas trabalhadas, por vezes generalizando regiões heterogêneas, por outras vezes supervalorizando características físicas de determinadas áreas. Além disso, credita-se erro associado aos problemas de metodologia do inventário base utilizado, este apresentando falhas no que tange a possível ausência de dados ou diferenças na obtenção e classificação dos diferentes tipos de evento. A compartimentação das bacias estudadas, visando obter recortes mais precisos e homogêneos para as diferentes áreas e uma revisão e aperfeiçoamento do inventário são apresentados como sugestões futuras para o refinamento dos resultados obtidos visando encontrar correlação entre as características morfométricas do terreno e os episódios de inundação e enxurrada. / Floods and flash floods are presented as natural phenomena that have the potential to cause major damages to the population. These could be reduced or avoided from public policies of no occupation of susceptible areas or appropriate methodology warning about the possible occurrence of the events. The events of flash flooding and flood are consequences of an interaction of an interaction of physical conditions of the terrain and weather conditions. The fluvial geomorphology uses morphometric parameters as an important tool in the quantitative description of the physical characteristics of the land. The objective of this work is to correlate the morphometric data , extracted from SRTM ( Shuttle Radar Topographic Mission ) data from seven watersheds of the Guaiba River Basin / Rio Grande do Sul , the episodes of flooding and flash flood, whereas the incidence of the incidence of these events in inventory by the Civil Defense from 1991 to 2010. The digital elevation model used, the SRTM has a resolution of 90m, where from the variables analyzed in this study were extracted. The results were then correlated with different patterns of runoff f rom seven river basins analyzed. Seeking benchmarking study is divided into areal, linear and hypsometric analysis; and a brief description of the characteristics of rain, and use and occupation of the study area were also presented. The results of areal analysis, in all its variables, proved inadequate to the attempt to relate the occurrence of the event and its results. The results obtained by the linear analysis variables were more effective in identifying areas of flash flood, while the hypsometric analysis reflects the best episodes of flooding. This error factor is probably related to two distinct factors: the heterogeneity of areas worked, sometimes generalizing heterogeneous regions, other times overestimating physical characteristics of certain areas. Also is credited to the problems of error associated inventory methodology used base, this presenting failures regarding the possible absence of data or differences in collection and classification of different types of event. The partitioning of the basins studied , aiming at obtaining more accurate and homogeneous cutouts for the various areas and a review and improvement of the inventory are presented as suggestions for future refinement of the results aimed at finding correlations between morphometric characteristics of the terrain and episodes of flooding and flash floods.

Submitted by THAÍS MINATEL TINÓS null (thaistinos@gmail.com) on 2016-05-24T20:11:44Z No. of bitstreams: 1 Tese Doutorado Final - Thaís M. Tinós.pdf: 20587275 bytes, checksum: 02a7f25385f749a23fc7a27864bda7a5 (MD5) / Rejected by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo a orientação abaixo: O arquivo submetido está sem a ficha catalográfica. A versão submetida por você é considerada a versão final da dissertação/tese, portanto não poderá ocorrer qualquer alteração em seu conteúdo após a aprovação. Corrija esta informação e realize uma nova submissão contendo o arquivo correto. Agradecemos a compreensão. on 2016-05-25T19:56:11Z (GMT) / Submitted by THAÍS MINATEL TINÓS null (thaistinos@gmail.com) on 2016-05-26T00:22:16Z No. of bitstreams: 1 Tese Doutorado - Thaís M. Tinós.pdf: 20648358 bytes, checksum: 60c3ed48a4ac076d5e5673de366b68c6 (MD5) / Rejected by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo as orientações abaixo: No campo “Versão a ser disponibilizada online imediatamente” foi informado que seria disponibilizado o texto completo porém no campo “Data para a disponibilização do texto completo” foi informado que o texto completo deverá ser disponibilizado apenas 6 meses após a defesa. Caso opte pela disponibilização do texto completo apenas 6 meses após a defesa selecione no campo “Versão a ser disponibilizada online imediatamente” a opção “Texto parcial”. Esta opção é utilizada caso você tenha planos de publicar seu trabalho em periódicos científicos ou em formato de livro, por exemplo e fará com que apenas as páginas pré-textuais, introdução, considerações e referências sejam disponibilizadas. Se optar por disponibilizar o texto completo de seu trabalho imediatamente selecione no campo “Data para a disponibilização do texto completo” a opção “Não se aplica (texto completo)”. Isso fará com que seu trabalho seja disponibilizado na íntegra no Repositório Institucional UNESP. Por favor, corrija esta informação realizando uma nova submissão. Agradecemos a compreensão. on 2016-05-30T19:22:18Z (GMT) / Submitted by THAÍS MINATEL TINÓS null (thaistinos@gmail.com) on 2016-05-30T20:27:22Z No. of bitstreams: 1 Tese Doutorado - Thaís M. Tinós.pdf: 20648358 bytes, checksum: 60c3ed48a4ac076d5e5673de366b68c6 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-06-01T13:36:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tinos_tm_dr_rcla.pdf: 20648358 bytes, checksum: 60c3ed48a4ac076d5e5673de366b68c6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-01T13:36:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tinos_tm_dr_rcla.pdf: 20648358 bytes, checksum: 60c3ed48a4ac076d5e5673de366b68c6 (MD5) Previous issue date: 2016-03-31 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Representar cartograficamente o relevo de maneira sistemática não é uma tarefa simples devido à complexidade das informações que devem ser necessariamente relatadas. O uso de processos interpretativos e subjetivos dificulta ainda mais a comparação e aplicação das metodologias por diferentes pesquisadores. Uma das formas de mudar esse quadro é substituir alguns desses processos por uma sequência de procedimentos quantitativos relativos à geomorfometria do terreno. Nesse contexto, o principal objetivo da pesquisa é propor um método de classificação automatizada do relevo a partir de um modelo digital de elevação, parâmetros e ferramentas que possibilitem uma abordagem quantitativa. Foram elaborados três experimentos que abrangem desde o desenvolvimento de produtos intermediários, obtidos através de técnicas de visualização de modelos digitais de elevação que auxiliam no reconhecimento prévio da área estudada até a proposição de uma metodologia de classificação de padrões de formas semelhantes do relevo a partir dos parâmetros de declividade, amplitude e perfil do relevo. O planalto de Poços de Caldas e a bacia do rio Corumbataí foram selecionados como áreas de estudo devido a seus relevos contrastantes, além da disponibilidade de dados e conhecimento prévio dos autores, item primordial para a realização de uma classificação automatizada do relevo. Os resultados finais englobaram mapas de classificação do relevo que retratam as unidades com padrões de formas semelhantes em escalas compatíveis a 1:100.000 (SRTM de 90 metros de resolução) e 1:50.000 (SRTM de 30 metros de resolução). Esses mapas fornecem uma visão geral da geomorfologia da área, podendo servir de base para diversos outros mapeamentos como geotécnico, geoógico, pedológico, zoneamento geoambiental e geomorfológico de detalhe. / The cartographic representation of the relief is not a simple task due to the complexity of information to be reported. Subjective and interpretative processes involved make it difficult to compare and to apply methodologies carried by different researchers. This scenario can be altered if a sequence of quantitative procedures related to terrain geomorphometry is applied. In this context, the main objective of this research is to propose a method for automated classification of relief from a digital elevation model, parameters and tools that enable a quantitative approach. Three experiments were elaborated. The first one aimed the development of intermediate products obtained from digital elevation models visualization techniques that assist in prior recognition of the studied area and the last two comprise the development of a landform patterns classification methodology from the parameters flatness, local relief and profile. The Poços de Caldas Plateau and the Corumbataí river basin were selected as study areas due to their contrasting reliefs, besides the availability of data and prior knowledge of the authors, primary item to perform an automated relief classification. The results include relief classification maps that depict landform patterns units in compatible scales with 1:100.000 (SRTM 90 meters resolution) and 1:50.000 (SRTM 30 meters resolution). These maps provide an overview of geomorphology and it can provide the basis for several other mappings as geotechnical, geological, geoenvironmental zoning and detailed geomorphological maps. / CNPq: 165931/2013-2

Enxurradas e inundações apresentam-se como fenômenos naturais que têm potencial de causar grandes perdas e danos à população. Estes poderiam ser reduzidos ou evitados a partir de políticas públicas de não ocupação de áreas suscetíveis ou metodologia de alerta diante da possível ocorrência destes eventos adequada. Os eventos de inundação e enxurrada são consequências de uma interação de condições físicas do terreno e de condições meteorológicas. A geomorfologia fluvial se utiliza, portanto, dos parâmetros morfométricos como ferramenta importante na descrição quantitativa das características físicas do terreno. O objetivo deste trabalho é correlacionar os dados morfométricos, extraídos a partir de dados SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) de sete bacias hidrográficas da Região Hidrográfica do Guaíba/Rio Grande do Sul, a episódios de inundação e enxurrada, considerando a incidência destes eventos no inventario pela Defesa Civil no período de 1991 a 2010. O modelo digital de elevação utilizado, o SRTM, possui resolução de 90m, de onde foram extraídas as variáveis analisadas neste estudo. Os resultados foram então correlacionados com os diferentes padrões de escoamento superficial das sete bacias hidrográficas. Buscando análises comparativas o estudo dividese na análise areal, linear e hipsométrica de cada um dos recortes; além de uma breve descrição das características de chuva e de uso e ocupação da área de estudo. Os resultados da análise areal, em todas as suas variáveis, mostraram-se inadequados para a tentativa de relacionar a ocorrência do evento aos seus resultados. Já os resultados obtidos pelas variáveis da análise linear mostraram-se mais eficientes na identificação de áreas de enxurrada, enquanto que a análise hipsométrica reflete melhor os episódios de inundação. Este fator de erro está provavelmente associado a dois fatores distintos: a heterogeneidade das áreas trabalhadas, por vezes generalizando regiões heterogêneas, por outras vezes supervalorizando características físicas de determinadas áreas. Além disso, credita-se erro associado aos problemas de metodologia do inventário base utilizado, este apresentando falhas no que tange a possível ausência de dados ou diferenças na obtenção e classificação dos diferentes tipos de evento. A compartimentação das bacias estudadas, visando obter recortes mais precisos e homogêneos para as diferentes áreas e uma revisão e aperfeiçoamento do inventário são apresentados como sugestões futuras para o refinamento dos resultados obtidos visando encontrar correlação entre as características morfométricas do terreno e os episódios de inundação e enxurrada. / Floods and flash floods are presented as natural phenomena that have the potential to cause major damages to the population. These could be reduced or avoided from public policies of no occupation of susceptible areas or appropriate methodology warning about the possible occurrence of the events. The events of flash flooding and flood are consequences of an interaction of an interaction of physical conditions of the terrain and weather conditions. The fluvial geomorphology uses morphometric parameters as an important tool in the quantitative description of the physical characteristics of the land. The objective of this work is to correlate the morphometric data , extracted from SRTM ( Shuttle Radar Topographic Mission ) data from seven watersheds of the Guaiba River Basin / Rio Grande do Sul , the episodes of flooding and flash flood, whereas the incidence of the incidence of these events in inventory by the Civil Defense from 1991 to 2010. The digital elevation model used, the SRTM has a resolution of 90m, where from the variables analyzed in this study were extracted. The results were then correlated with different patterns of runoff f rom seven river basins analyzed. Seeking benchmarking study is divided into areal, linear and hypsometric analysis; and a brief description of the characteristics of rain, and use and occupation of the study area were also presented. The results of areal analysis, in all its variables, proved inadequate to the attempt to relate the occurrence of the event and its results. The results obtained by the linear analysis variables were more effective in identifying areas of flash flood, while the hypsometric analysis reflects the best episodes of flooding. This error factor is probably related to two distinct factors: the heterogeneity of areas worked, sometimes generalizing heterogeneous regions, other times overestimating physical characteristics of certain areas. Also is credited to the problems of error associated inventory methodology used base, this presenting failures regarding the possible absence of data or differences in collection and classification of different types of event. The partitioning of the basins studied , aiming at obtaining more accurate and homogeneous cutouts for the various areas and a review and improvement of the inventory are presented as suggestions for future refinement of the results aimed at finding correlations between morphometric characteristics of the terrain and episodes of flooding and flash floods.

Enxurradas e inundações apresentam-se como fenômenos naturais que têm potencial de causar grandes perdas e danos à população. Estes poderiam ser reduzidos ou evitados a partir de políticas públicas de não ocupação de áreas suscetíveis ou metodologia de alerta diante da possível ocorrência destes eventos adequada. Os eventos de inundação e enxurrada são consequências de uma interação de condições físicas do terreno e de condições meteorológicas. A geomorfologia fluvial se utiliza, portanto, dos parâmetros morfométricos como ferramenta importante na descrição quantitativa das características físicas do terreno. O objetivo deste trabalho é correlacionar os dados morfométricos, extraídos a partir de dados SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) de sete bacias hidrográficas da Região Hidrográfica do Guaíba/Rio Grande do Sul, a episódios de inundação e enxurrada, considerando a incidência destes eventos no inventario pela Defesa Civil no período de 1991 a 2010. O modelo digital de elevação utilizado, o SRTM, possui resolução de 90m, de onde foram extraídas as variáveis analisadas neste estudo. Os resultados foram então correlacionados com os diferentes padrões de escoamento superficial das sete bacias hidrográficas. Buscando análises comparativas o estudo dividese na análise areal, linear e hipsométrica de cada um dos recortes; além de uma breve descrição das características de chuva e de uso e ocupação da área de estudo. Os resultados da análise areal, em todas as suas variáveis, mostraram-se inadequados para a tentativa de relacionar a ocorrência do evento aos seus resultados. Já os resultados obtidos pelas variáveis da análise linear mostraram-se mais eficientes na identificação de áreas de enxurrada, enquanto que a análise hipsométrica reflete melhor os episódios de inundação. Este fator de erro está provavelmente associado a dois fatores distintos: a heterogeneidade das áreas trabalhadas, por vezes generalizando regiões heterogêneas, por outras vezes supervalorizando características físicas de determinadas áreas. Além disso, credita-se erro associado aos problemas de metodologia do inventário base utilizado, este apresentando falhas no que tange a possível ausência de dados ou diferenças na obtenção e classificação dos diferentes tipos de evento. A compartimentação das bacias estudadas, visando obter recortes mais precisos e homogêneos para as diferentes áreas e uma revisão e aperfeiçoamento do inventário são apresentados como sugestões futuras para o refinamento dos resultados obtidos visando encontrar correlação entre as características morfométricas do terreno e os episódios de inundação e enxurrada. / Floods and flash floods are presented as natural phenomena that have the potential to cause major damages to the population. These could be reduced or avoided from public policies of no occupation of susceptible areas or appropriate methodology warning about the possible occurrence of the events. The events of flash flooding and flood are consequences of an interaction of an interaction of physical conditions of the terrain and weather conditions. The fluvial geomorphology uses morphometric parameters as an important tool in the quantitative description of the physical characteristics of the land. The objective of this work is to correlate the morphometric data , extracted from SRTM ( Shuttle Radar Topographic Mission ) data from seven watersheds of the Guaiba River Basin / Rio Grande do Sul , the episodes of flooding and flash flood, whereas the incidence of the incidence of these events in inventory by the Civil Defense from 1991 to 2010. The digital elevation model used, the SRTM has a resolution of 90m, where from the variables analyzed in this study were extracted. The results were then correlated with different patterns of runoff f rom seven river basins analyzed. Seeking benchmarking study is divided into areal, linear and hypsometric analysis; and a brief description of the characteristics of rain, and use and occupation of the study area were also presented. The results of areal analysis, in all its variables, proved inadequate to the attempt to relate the occurrence of the event and its results. The results obtained by the linear analysis variables were more effective in identifying areas of flash flood, while the hypsometric analysis reflects the best episodes of flooding. This error factor is probably related to two distinct factors: the heterogeneity of areas worked, sometimes generalizing heterogeneous regions, other times overestimating physical characteristics of certain areas. Also is credited to the problems of error associated inventory methodology used base, this presenting failures regarding the possible absence of data or differences in collection and classification of different types of event. The partitioning of the basins studied , aiming at obtaining more accurate and homogeneous cutouts for the various areas and a review and improvement of the inventory are presented as suggestions for future refinement of the results aimed at finding correlations between morphometric characteristics of the terrain and episodes of flooding and flash floods.

Satellite derived data has become an essential input in hydraulic modelling. Digital ElevationModels (DEMs) derived from different sources through remote sensing techniques have become a powerful tool for poorly gauged regions. This paper analyses the capabilities of DEMS derived from Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and a Light Detection and Ranging (LiDAR) and compares their accuracy against each other in a 1D hydraulic model. The study tests two different methods for inferring the river bathymetry under the water surface level for the SRTM derived DEM in order to enhance its performance, the study further analyze the reliability of remotely sensed altimetry data derived from different satellite missions (TOPEX and ENVISAT) and its suitability to complement spaceborne topographic data in hydraulic modelling.

Iran is one of the most complicated areas in the world from the view of rough topography, tectonic activity, large lateral density and geoidal height variations. The computation of a regional gravimetric geoid model with high accuracy in mountainous regions, especially with sparse data, is a difficult task that needs a special attention to obtain reliable results which can meet the needs of the today geodetic community. In this research different heterogeneous data has been used, which includes gravity anomalies, the high-resolution SRTM Digital Elevation Model (DEM), recently published GRACE Global Geopotential Models (GGMs), geological maps and GPS/levelling data. The above data has been optimally combined through the least-squares modification of Stokes formula with additive corrections. Regarding the data evaluation and refinement, the cross-validation technique has been used for detection of outliers. Also, several GGMs and DEMs are evaluated with GPS/levelling data. The impact of utilizing a high resolution SRTM DEM to improve the accuracy of the geoid model has been studied. Also, a density variation model has been established, and its effect on the accuracy of the geoid was investigated. Thereafter a new height datum for Iran was established based on the corrective surface idea. Finally, it was found that there is a significant correlation between the lateral geoid slope and the tectonic activities in Iran. We show that our hybrid gravimetric geoid model IRG04 agrees considerably better with GPS/levelling than any of the other recent local geoid models in the area. Its RMS fit with GPS/levelling is 27 cm and 3.8 ppm in the absolute and relative senses, respectively. Moreover, the relative accuracy of the IRG04 geoid model is at least 4 times better than any of the previously published global and regional geoid models in the area. Also, the RMS fit of the combined surface model (IRG04C) versus independent precise GPS/levelling is almost 4 times better compared to the original gravimetric geoid model (IRG04). These achievements clearly show the effect of the new gravity database and the SRTM data for the regional geoid determination in Iran based on the least-squares modification of Stokes’ formula. / <p>QC 20100906</p>

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2015-02-27T20:19:58Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_MapeamentoParametrosFlorIsticos.pdf: 3527022 bytes, checksum: 9d0c020326a3d556d93da8b371d2002b (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2015-03-02T16:41:16Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_MapeamentoParametrosFlorIsticos.pdf: 3527022 bytes, checksum: 9d0c020326a3d556d93da8b371d2002b (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-02T16:41:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_MapeamentoParametrosFlorIsticos.pdf: 3527022 bytes, checksum: 9d0c020326a3d556d93da8b371d2002b (MD5) Previous issue date: 2014 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este estudo apresenta a estimativa dos parâmetros florísticos e estruturais (determinação da espécie, altura, diâmetro a altura do Peito - DAP e biomassa) do mangue a partir de informações da superfície adquiridas remotamente com os sensores Laser Detection and Range (LIDAR), Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) e ortofotos na Ilha dos Guarás, conjunto de arquipélagos localizado a 30 km da desembocadura do rio amazonas. Para esse trabalho foram utilizadas informações do SRTM, LIDAR e fotografias aéreas processadas e ortorretificadas durante dois sobrevôos realizados entre o mês de julho e agosto de 2011. Com a ortofoto foi feito o mapa do reconhecimento de unidades geobotânicas que delimitou apenas a classe mangue. Em seguida, foi realizada a correção da altura elipsoidal para a altura ortométrica, onde a nuvem de pontos foi interpolada pelo método vizinho mais próximo, gerando Modelo Digital de Elevação (MDE) LIDAR (full points) com RMSE de 0,88 cm e por meio de uma linguagem macro foi estatisticamente separadas as informações do último pulso da superfície, conhecido também por ground points. Em seguida, os dados foram interpolados pelo método de krigeagem que gerou o valor de Modelo Digital de Superfície (MDS), o qual foi subtraído do MDE. Com base no Modelo Digital de Vegetação (MDV) foram definidos os sítios de coleta e selecionadas as árvores ascendentes, intermediárias e emergentes, porte no qual foi medido o DAP e altura. No total foram coletadas 212 amostras individuais de mangue e para assegurar o nível de acurácia do conjunto coletado, foi realizado o cálculo de RMSE entre as alturas do LIDAR e Campo, que resultou em RMSE= 1,10 m. Os modelos escolhidos para calibração LIDAR e altura de campo foi do tipo linear, com R 2 = 91% e RMSE= 0,98 cm e para calibração da DAP e altura de campo foi escolhido o modelo Logarítmico R 2 = 74,1%. Nos resultados da calibração do SRTM o modelo logarítmico também foi o mais adequado para a relação entre altura média e SRTM com R 2 = 91% e RMSE de 2,2 m e DAP Médio e SRTM, com R 2 = 88% e RMSE 2,2 cm. A partir de um inventário foi realizada a estimativa da biomassa por espécie por meio das equações alométricas de Fromard e posteriormente os resultados foram espacializados em forma de mapas com alto nível de detalhamento oriundo das informações LIDAR e SRTM corrigido e ortofotos. / This study estimated the floristic and structural parameters (height, diameter at breast height - DBH and biomass) of mangrove from remote sensing data Laser Detection and Range (LIDAR), Shuttle Radar Topography Mission SRTM and orthophoto on Guarás Island, located 30 km from the mouth of the Amazon River. It was used data from LIDAR, SRTM and ortophotos during overflights. With the orthophoto data it was produced a map of Geobotanic units including only the mangrove area. It was performed the orthometric height correction and the point clouds was interpolated by nearest neighbor Technique, generating Digital Elevation Model (DEM) LIDAR (full points) with RMSE of 0.88 cm and using a computer language it was statistically separated the information of the last pulse of the surface as known as ground points. Thus data was interpolated by kriging method which was subsequently subtracted from the DEM. With Digital Model Height (DMV) values it was defined and selected the study sites and it was measured the trees in three categories: upside, intermediate and emerging trees. Than it was measured DBH and height in these places. 212 samples were collected and it was calculated the RMSE between the heights of the LIDAR and field, that resulted in a RMSE of 1.10 m. The chosen model to cross the information of LIDAR and field was the linear model whit R 2 = 91% and RMSE = 0.98 cm and for DBH and height field it was chosen the logarithmic model with R 2 = 74.1%. In the results of calibration of SRTM data the logarithmic model was also the most appropriate, in the relation of average height with SRTM there was a R 2 = 91% and RMSE of 2.2 m and to avarage DAP with SRTM the R 2 value was 88% and RMSE of 2.2 cm. With an inventory, biomass per specie data was estimated from field and it was produced maps of biomass per species from LIDAR, corrected SRTM and ortophotos.

This thesis aims at the study of small to large surface deformation that can be detected using the remote sensing interferometric synthetic aperture radar (InSAR) methods. The new developments of InSAR processing techniques allow the monitoring of surface deformation with millimeter surface change accuracy. Conventional InSAR use a pair of SAR images ("Master" and "Slave" images) in order to measure the phase difference between the two images taken at different times. The uncertainties in measurements using the conventional InSAR due to the atmospheric delay, the topographic changes and the orbital artifacts are the handicaps of this method. The idea of InSAR method is to measure the phase difference between tow SAR acquisitions. These measure refere to the ground movment according to the satellite position. In interferogram the red to blue colors refere to the pixel movement to or far from the satellite position in Line-Of-Sight (LOS) direction. In 2000's, Radar spacecraft have seen a large number of launching mission, SAR quisitions and InSAR applicability have seen explosion in differents geophysical studies due to the important SAR datas and facility of data accessibity. This SAR-mining needs other type and generation of InSAR processing.In 2001, Ferretti and others introduce a new method called Permanent Scatterer InSAR (PS) that is based on the use of more than one Slave image in InSAR processing with the same Master image. This method allows enhancing the LOS signal for each pixel (PS) by using the best time and/or space-correlated signal (from amplitude and/or from phase) for each pixel over the acquisitions. A large number of algorithms were developed for this purpose using thesame principle (variantes). In 2002, Berardino et al developed new algorithm for monitoring surface deformation based on the combination of stack of InSAR results from SAR couples respecting small baseline (SB) distance. Nowadays, these two methods represent the existing time series (TS) analysis of SAR images approaches. In addition, StaMPS software introduced by Hooper and others, in 2008 is able to combine these two methods in order to take advantages from both of this TS approaches in term of best signal correlation and reducing the signal noise errors. In this thesis, the time series studies of surface changes associate to differents geophysical phenomena will have two interest: the first is to highlight the PS and SBAS results and discuss the fiability of obtained InSAR signal with comparation with the previous studies of the same geophysical case or observations in the field and in the second time, the combined method will also validate the results obtained separately with differents TS techniques. The validation of obtained signal is assured by these two steeps: Both of PS and SBAS methods should give relatively the same interferograms and LOSdisplacement signal (in term of sign and values), in addition these results will be compared with the previous studies results or with observations on the field.In this thesis, the InSAR techniques are applied to different case-studies of small surface deformation [...]

This thesis presents a semi-automatic method to analyze morphometric features and landscape elements based on Self Organizing Map (SOM) as an unsupervised Artificial Neural Network algorithm in two completely different environments: 1) the Man and Biosphere Reserve “Eastern Carpathians” (Central Europe) as a complex mountainous humid area and 2) Lut Desert, Iran, a hyper arid region characterized by repetition of wind-eroded features. In 2003, the National Aeronautics and Space Administration (NASA) released the SRTM/ SIR-C band data with 3 arc seconds (approx. 90 m resolution) grid for approximately 80 % of Earth’s land surface. The X-band SRTM data were processed with a 1 arc second (approx. 30 m resolution) grid by the German space agency, DLR and the Italian space agency ASI, but due to the smaller X-SAR ground swath, large areas are not covered. The latest version 3.0 SRTM/C DEM and SRTM/X band DEM were re-projected to 90 and 30 m UTM grid and used to generate morphometric parameters of first order (slope) and second order (cross-sectional curvature, maximum curvatures and minimum curvature) by using a bivariate quadratic surface. The morphometric parameters are then used in a SOM to identify morphometric features (or landform elements) e.g. planar, channel, ridge in mountainous areas or yardangs (ridge) and corridors (valley) in hyper-arid areas. Geomorphic phenomena and features are scale-dependent and the characteristics of features vary when measured over different spatial extents or different spatial resolution. Morphometric parameters were derived for nine window sizes of the 90 m DEM ranging from 5 × 5 to 55 ×55. Analysis of the SOM output represents landform entities with ground areas from 450 m to 4950 m that is local to regional scale features. Effect of two SRTM resolutions, C and X bands is studied on morphometric feature identification. The difference change analysis revealed the quantity of resolution dependency of morphometric features. Increasing the DEM spatial resolution from 90 to 30 m (corresponding to X band) by interpolation resulted in a significant improvement of terrain derivatives and morphometric feature identification. Integration of morphometric parameters with climate data (e.g. Sum of active temperature above 10 ° C) in SOM resulted in delineation of morphologically homogenous discrete geo-ecological units. These units were reclassified to produce a Potential Natural Vegetation map. Finally, we combined morphometric parameters and remotely sensed spectral data from Landsat ETM+ to identify and characterize landscape elements. The single integrated data set of geo-ecosystems shows the spatial distribution of geomorphic, climatic and biotic/cultural properties in the Eastern Carpathians. The results demonstrate that a SOM is a very efficient tool to analyze geo-morphometric features under diverse environmental conditions and at different scales and resolution. Finer resolution and decreasing window size reveals information that is more detailed while increasing window size and coarser resolution emphasizes more regional patterns. It was also successfully applied to integrate climatic, morphometric parameters and Landsat ETM+ data for landscape analysis. Despite the stochastic nature of SOM, the results are not sensitive to randomization of initial weight vectors if many iterations are used. This procedure is reproducible with consistent results. / Avhandlingen presenterar en halvautomatisk metod för att analysera morfometriska kännetecken och landskapselement som bygger på Self Organizing Map (SOM), en oövervakad Artificiell Neural Nätverk algoritm, i två helt skilda miljöer: 1) Man and Biosphere Reserve "Eastern Carpathians" (Centraleuropa) som är ett komplext, bergigt och humid område och 2) Lut öken, Iran, en extrem torr region som kännetecknas av återkommande vinderoderade objekt. Basen för undersökningen är det C-band SRTM digital höjd modell (DEM) med 3 bågsekunder rutnät som National Aeronautics and Space Administration släppte 2003 för ungefär 80 % av jordens yta. Dessutom används i ett mindre område X-band SRTM DEM med 1 bågsekund rutnät av den tyska rymdagenturen DLR. DEM transformerades till 90 och 30 m UTM nätet och därav genererades morfometriska parametrar av första (lutning) och andra ordning (tvärsnittböjning, största och minsta böjning). De morfometriska parametrar används sedan i en SOM för att identifiera morfometriska objekt (eller landform element) t.ex. plan yta, kanal, kam i bergsområden eller yardangs (kam) och korridorer (dalgångar) i extrem torra områden. Geomorfiska fenomen och objekt är skalberoende och kännetecken varierar med geografiska områden och upplösning. Morfometriska parametrar har härletts från 90 m DEM för nio fönsterstorlekar från 5 × 5 till 55 × 55. Resultaten representerar landform enheter för områden från 450 m till 4950 m på marken dvs. lokal till regional skala. Inflytande av två SRTM upplösningar i C och X-banden har studerats för identifikation av morfometriska objekt. Förändringsanalys visade storleken av upplösningsberoende av morfometriska objekt. Ökning av DEM upplösningen från 90 till 30 m (motsvarande X-bandet) genom interpolation resulterade i en betydande förbättring av terräng parametrar och identifiering av morfometriska objekt. Integration av morfometriska parametrar med klimatdata (t.ex. summan av aktiv temperatur över 10° C) i SOM resulterade i avgränsningen av homogena geoekologiska enheter. Dessa enheter ha används för att producera en karta av potentiell naturlig vegetation. Slutligen har vi kombinerat morfometriska parametrar och multispektrala fjärranalysdata från Landsat ETM för att identifiera och karaktärisera landskapselement. Dessa integrerade ekosystem data visar den geografiska fördelningen av morfometriska, klimatologiska och biotiska/kulturella egenskaper i östra Karpaterna. Resultaten visar att SOM är ett mycket effektivt verktyg för att analysera geomorfometriska egenskaper under skilda miljöförhållanden, i olika skalor och upplösningar. Finare upplösning och minskad fönsterstorlek visar information som är mer detaljerad. Ökad fönsterstorlek och grövre upplösning betonar mer regionala mönster. Det var också mycket framgångsrikt att integrera klimatiska och morfometriska parametrar med Landsat ETM data för landskapsanalys. Trots den stokastiska natur av SOM, är resultaten inte känsliga för slumpvisa värden i de ursprungliga viktvektorerna när många iterationer används. Detta förfarande är reproducerbart med bestående resultat. / QC 20100924