KNAS (Continuous Habitat Mapping of Protected Areas) is a Metria AB project that produces vegetation and habitat mapping in protected areas in Sweden. Vegetation and habitat mapping is challenging due to its heterogeneity, spatial variability and complex vertical and horizontal structure. Traditionally, multispectral data is used due to its ability to give information about horizontal structure of vegetation. LiDAR data contains information about vertical structure of vegetation, and therefore contributes to improve classification accuracy when used together with spectral data. The objectives of this study are to integrate LiDAR and multispectral data for KNAS and to determine the contribution of LiDAR data to the classification accuracy. To achieve these goals, two object-based classification schemes are proposed and compared: a spectral classification scheme and a spectral-LiDAR classification scheme. Spectral data consists of four SPOT-5 bands acquired in 2005 and 2006. Spectral-LiDAR includes the same four spectral bands from SPOT-5 and nine LiDAR-derived layers produced from NH point cloud data from airborne laser scanning acquired in 2011 and 2012 from The Swedish Mapping, Cadastral and Land Registration Authority. Processing of point cloud data includes: filtering, buffer and tiles creation, height normalization and rasterization. Due to the complexity of KNAS production, classification schemes are based on a simplified KNAS workflow and a selection of KNAS forest classes. Classification schemes include: segmentation, database creation, training and validation areas collection, SVM classification and accuracy assessment. Spectral-LiDAR data fusion is performed during segmentation in eCognition. Results from segmentation are used to build a database with segmented objects, and mean values of spectral or spectral-LiDAR data. Databases are used in Matlab to perform SVM classification with cross validation. Cross validation accuracy, overall accuracy, kappa coefficient, producer’s and user’s accuracy are computed. Training and validation areas are common to both classification schemes. Results show an improvement in overall classification accuracy for spectral-LiDAR classification scheme, compared to spectral classification scheme. Improvements of 21.9 %, 11.0 % and 21.1 % are obtained for the study areas of Linköping, Örnsköldsvik and Vilhelmina respectively.

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Fler och fler industrier vänder blickarna mot A.I. (artificiell intelligens) för att undersöka om och hur det kan användas för att effektivisera olika processer. Men för att träna upp en A.I. krävs oftast stora mängder data där man kan behöva förbereda väldigt mycket manuellt innan man ens kan påbörja träningsprocessen. SCA Skog AB ser dock många fördelar med att göra A.I. till en naturlig del av sin digitaliseringsprocess, där man bland annat är intresserad utav visuella bedömningar av träd. Dataset för visuella bedömningar kan se ut på olika sätt, men i detta fall var det relevant att skapa dataset i form av konturer för trädstammar. Med hjälp av en A.I. som skulle kunna visuellt segmentera och klassificera träd så skulle man öppna upp för många nya möjligheter inom skogsindustrin. Under detta projekt har jag undersökt hur man skulle kunna automatisera processen för skapandet av dataset i  skogsmiljöer för just visuella bedömningar. Som ett resultat av att försöka uppnå detta, så fick jag experimentera med bildbaserade punktmoln som på olika sätt tillät projektet att avancera framåt. Ur dessa punktmoln kunde jag sedan segmentera träden för att i nästa process skapa konturer längs alla träd med hjälp av utvunnen data ur segmenteringen. Jag tittade först och främst på hur man automatiskt skulle kunna skapa konturer för alla träd i bildsekvensen, för att sedan låta en användare gå in och finjustera konturerna. I resultatet kan man sedan tydligt se skillnaden i tidsåtgång för att använda programmet och inte. Programmet kan skapa och uppdatera pixel-masker snabbare än vad jag manuellt kunde utföra samma arbete, där jag dock hade önskat på en mer markant skillnad i tidsåtgång jämfört med den rent manuella insatsen. Under projektets gång så kunde jag identifiera några större problem som förhindrade detta, där man med lämplig utrustning skulle kunna uppnå ett mycket bättre resultat än vad som gjordes under detta projekt. Resultaten talar ändå för att det kan vara lönt att undersöka metoden mer ingående. / More and more industries are turning their eyes towards A.I. (artificial intelligence) and its rapid development, in hope of utilizing it to remove labor intense operations. But large amounts of manually processed data is often required before starting the learning process, which can be a huge problem to deal with. SCA Skog AB is still very curious in how they could use A.I. in forestry, where visual inspection of trees is of particular interest. There are many visual problems that modern A.I. can solve, where in this case it’s a matter of finding contours of trees and classify them. If this would be possible, a lot of interesting opportunities would open up to be experimented with. During this project I’ve examined the possibility of reducing the time it takes to manually create datasets of forest environments for this particular visual problem. As a result of trying to achieve this, I had to examine image-based point clouds and their properties to find out how they could be used in this process. From the SfM-point cloud I was able to segment all visible trees with an segmentation algorithm and isolate these points to extract the 2D→3Dconnection. I could then use that connection to create pixel masks and apply it to the image sequence to paint out all the contours of the segmented trees. A method to automatically update these pixel masks in terms of adding and removal was also implemented, where any update would propagate through the image sequence and reduce the time for manual adjustment. From testing the program, it’s clear that time could be saved doing various kinds of contour updating-operations. The program could by itself create pixel masks that then could be updated in a way that a lot of need for manual updating was reduced, though the result in terms of time saved was not as substantial as one would have hoped for. Issues with the point cloud caused some major  problems due to it’s low precision. Using better equipment for image gathering would most likely be the best way to improve the results of this project. The result still tells us that this method is worth researching further.

To assess information about the optical, microphysical, and radiative properties of aerosol particles the lidar technique and sun photometers are commonly used. Information that result from both lidar and sun photometer data can provide a distinct image of the vertical aerosol properties. The algorithm developed at the Institute of Physics of the National Academy of Science of Belarus (IPNASB) uses lidar measurements at the three wavelengths 355, 532, and 1064 nm and mean backscatter and extinction coefficients retrieved from radiometric data to obtain profiles of fine-mode and coarse-mode concentrations. Within the master thesis the IPNASB algorithm was tested for specific aerosol situations. Three cases are considered representing Saharan dust, smoke and industrial aerosol from East Europe, and volcanic aerosol from the Eyjafjallajokull eruption. The retrieved microphysical aerosol properties are in good to acceptable agreement with findings of well-established methods.

Diese Masterarbeit ist eine Abhandlung zur Auswahl und Einbindung eines Sensors zur Erfassung dreidimensionaler Umgebungsdaten in die TUC DriveCloud. Im zweiten Kapitel werden die grundlegenden Informationen zum Thema behandelt. Anschließend wird auf den aktuellen Stand der Technik eingegangen. Dabei werden die zur Aufnahme und Verwaltung von Umgebungsdaten geeigneten Softwarelösungen sowie bereits existierende Datensätze vorgestellt. Im vierten Kapitel wird das Konzept zur Erweiterung der TUC DriveCloud Architektur für die Aufnahme von Umgebungsdaten vorgestellt. Das darauffolgende Kapitel beschreibt die Umsetzung. Im sechsten Kapitel werden die Ergebnisse präsentiert. Schlussendlich wird die Arbeit zusammengefasst und ein Ausblick gegeben.

Wetlands have been heavily affected by human-alteration, this is done to drain thewetland so that the ground can be used for other purposes such as forestry oragriculture. With high accuracy data available now, it is possible to use differentmethods automatically to identify these ditches in wetlands or other areas. Fourdifferent methods were applied to two areas to delineate ditches. To compare the different methods, the results were quantified by comparing with amanually created map of the ditches. Drainage density and an agreement index wereused. The results indicate that the methods of impoundment index and map gullydepth are best able to distinguish the ditches in wetlands. The former gave a betterresult on areas inside wetlands while the latter gave a better result with non-wetlandareas. The other two methods make mistakes and misjudgements that givemisleading results, they ignore ditches partially or completely, or finds ditches inareas without them. Even so, all methods are at least a clear improvement over thecurrently available property map's water flows, but not in the same class as the timeconsumingmanual method. / Våtmarker har påverkats mycket av människan genom dikning, detta görs för attdränera våtmarken så att marken kan användas för andra syften som skogsbruk ellerjordbruk. Med höjddata i hög noggrannhet som nu finns tillgänglig är det möjligt attanvända olika metoder för att urskilja dessa diken i våtmarker. Fyra olika metodermed applicerades på två olika områden för att undersöka möjligheten att urskiljadiken. För att jämföra de olika metoderna kvantifieras resultaten genom att jämföras meden manuellt skapad karta över diken. Dränerings densitet och ettöverensstämmelseindex användes. Resultaten pekar på att metoderna fördämningsindex (impoundment index) och ravindjupskartering (map gully depth) klarar bäst avatt urskilja diken i våtmarker. Där den föregående ger ett gav ett bättre resultat inomvårmarker och den senare gav ett bättre resultat generellt över området. De tvåandra metoderna gör missar och felbedömningar som ger missvisande resultat.Oavsett det, så är karteringen av dikena i nuläget en klar förbättring överFastighetskartans vattenflöden, men inte i samma klass som den tidskrävandemanuella metoden.

La connaissance détaillée et le suivi de la végétation urbaine représentent un enjeu important, tant pour les scientifiques qui étudient les relations paysage-écosystème, que pour les gestionnaires qui sont chargés de l'entretien et de la gestion de la végétation. Le principal objectif de cette thèse est d'évaluer l'intérêt des images à THRS pour cartographier la végétation en ville. Plus précisément, elle vise à évaluer le potentiel des images THRS sur trois composantes : la résolution spatiale, la résolution spectrale et l'altimétrie. Pour cela, nous avons traité plusieurs types de données optiques THRS acquises sur la Ville de Rennes et le Site des Prairies Saint-Martin : des images 2D multispectrales et superspectrales, des images multispectrales 2,5D et des données 3D acquises par un LiDAR bi-spectral. Dans un premier temps, nous avons évalué l'intérêt d'utiliser des images THRS 2D multispectrales pour identifier et caractériser la végétation et des images THRS super spectrales afin d'identifier les espèces végétales. Dans un second temps, nous avons évalué l'apport de données multispectrales THRS 2,5D et 3D pour cartographier les formes de végétation en milieu urbain en utilisant des variables spectrales, contextuelles et de hauteur. Dans un troisième temps, avons cherché à évaluer l'impact, de l'intégration des informations sur la végétation dérivées de données de télédétection THRS dans deux modèles environnementaux, un permettant d'étudier la relation paysage-biodiversité, l'autre la relation paysage- îlot de chaleur urbain / Abstract: Detailed knowledge and monitoring of urban vegetation is an important issue, both for scientists studying landscape-ecosystems relationships, and for the managers who are in charge of the vegetation management. The main objective of this thesis is to evaluate the interest of THRS images to map urban vegetation. More specifically, it aims to evaluate the potential of THRS images on three components: spatial resolution, spectral resolution and altimetry. For this purpose, we processed several types of THRS optical data acquired on the City of Rennes and the Prairies Saint-Martin Site: multispectral and superspectral 2D images, 2.5D multispectral images and 3D data acquired with a bi-spectral LiDAR. Firstly, we assessed the interest of using 2D multispectral THRS images to identify and characterize vegetation and superspectral THRS images to discriminate plant species. Secondly, we assessed the contribution of THRS 2.5D and 3D multispectral data to map vegetation patterns in urban areas using spectral, contextual and height variables. Thirdly, we sought to evaluate the impact, of the integration of vegetation information derived from THRS remote sensing data into two environmental models, one to study the landscape-biodiversity relationship, the other to analyze the landscape- urban cool island relationship.

L’infrarouge proche (1.5-2μm) ou SWIR (Short Wavelength Infrared) est une région particulièrement adaptée à la mesure de gaz à effet de serre par lidar à absorption différen- tielle (DIAL). En effet, (i) cet intervalle spectral contient des raies d’absorption intenses pour les principaux gaz à effet de serre (CO2, CH4, H2O, etc.) (ii) le taux d’extinction lors de la propagation du faisceau laser y est faible (iii) c’est une région spectrale dite en sécurité oculaire. Bien qu’abordée avec les moyens existants (détection hétérodyne), la mesure DIAL dans le SWIR a longtemps souffert de l’absence de photo-détecteurs ultra-sensibles. Les développements récents (années 2000) portant sur les photodiodes à avalanche (APD) HgCdTe ont changé la donne. En effet, ces dernières présentent de remarquables qualités d’amplification car elles allient trois propriétés fondamentales : un faible excès de bruit, un très faible courant d’obscurité et des gains importants. De telles propriétés sont essentielles pour les applications reposant sur la détection de très faibles signaux et en particulier le lidar.Dans cette thèse, nous analysons les performances d’un détecteur monopixel (200 μm) à base d’APD HgCdTe (conçu sur mesure par le CEA-LETI) dans le cadre de mesures expérimentales de la concentration de CO2 atmosphérique par lidar DIAL. L’émetteur laser est également un prototype, précédemment développé au Laboratoire de Météoro- logie Dynamique. Il produit alternativement des impulsions de 10 mJ à deux fréquences contrôlées dans la plage 2050-2054nm, le tout à une fréquence de répétition de 2kHz. Grâce à l’association de ces deux technologies de pointe nous avons pu effectuer les pre- mières mesures DIAL utilisant la technologie HgCdTe APD.Les expériences menées nous ont permis de confirmer le remarquable niveau de per- formances en sensibilité attendu (75 photons de bruit par temps caractéristique d’une bande passante de 20 MHz) et soulignent le potentiel futur d’un tel capteur pour toutes les applications faible flux dans le SWIR. Concernant les mesures DIAL, nous avons ob- tenu expérimentalement une précision relative de 10-20 % sur la concentration en CO2 pour une mesure dans la couche limite avec une résolution de 100 m - 4 s sur une portée de 1.5km. Par ailleurs, l’analyse fine de la réponse impulsionnelle de la photodiode à avalanche révèle une dégradation notable du long term settling time lorsqu’on la pola- rise. Ce phénomène contraint la plage d’utilisation du capteur, ce que nous discutons en tenant ce comportement du détecteur dans une simulation lidar. / The Short Wavelength Infrared (SWIR) region (1.5-2 μm) is well adapted for diffe- rential absorption lidar technique (DIAL) for several reasons : (i) it covers absorption bands with suitable intensity for the main greenhouse gases (CO2, CH4, H2O, etc.) (ii) the extinction due to particles is low (iii) it belongs to the eye safe domain. However, one main drawback has long been the lack of efficient photodetectors for such frequencies. A major enhancement occurred in the early 2000s when it was understood that HgCdTe avalanche photodiodes (APD) present close to unity excess noise factor on top of high gain and very low dark current. These features make this technology an almost ideal amplifier, especially useful for ultra low flux applications such as lidar.In this thesis, we analyze the performances of a custom large diameter (200μm) monopixel HgCdTe-APD based detector (designed at CEA-LETI) in the framework of atmospheric CO2 measurements with the DIAL technique. The laser emitter, a custom solid-state Ho :YLF laser developed at the Laboratoire de Météorologie Dynamique, is tunable in the 2050-2054nm range and produces 10 mJ pulses at a repetition rate of 2kHz. This emitter is associated to a detection chain adapted to the HgCdTe APD based detector to provide the first atmospheric DIAL measurements using the HgCdTe APD technology.Experiments confirmed the outstanding sensitivity of the detector (75 noise photons per characteristic time given a 20MHz bandwidth) and highlight the huge potential of this technology for any application relying on low light flux detection in SWIR. With the system previously mentioned, we reach an precision of 10-20 % on CO2 mixing ratio for a time-space resolution of 100 m and 4 s for measurements in the atmospheric boundary layer. Regarding the detector impulse response, we have shown evidence of a negative influence of reverse bias on the long term settling time of the APD. This phenomenon limits the dynamic range of useful signals and contraints the DIAL system. Thanks to numerical simulation taking into account this behaviour, we derive numerically expected biases on DIAL measurements.

Pour estimer les puits et sources des gaz à effet de serre et améliorer les prévisions d’évolution du climat, il est nécessaire de disposer de mesures précises et continues de leurs concentrations atmosphériques à l’échelle globale. Pour consolider le réseau d’observation mondial, la mise en œuvre de systèmes lidar embarqués sur satellite pour les futures missions de sondage atmosphérique depuis l’espace est considérée comme un atout à la fois innovant et complémentaire pour les méthodes de mesure actuelles. Dans ce contexte, ces travaux de thèse ont porté sur le développement d’un lidar à absorption différentielle (DIAL) à partir d’une source paramétrique émettant dans la gamme spectrale 1,9 – 2,3 µm. Il s’est agi de démontrer l’aptitude de la source à être mise en œuvre pour des mesures longue portée des principaux gaz à effet de serre (CO2, H2O, CH4). Dans ce but, la source a été intégrée dans une architecture lidar dimensionnée préalablement à l’aide une modélisation numérique. L’optimisation de l’instrument s’est faite autour de deux points : le contrôle de la pureté spectrale de la source, et la maîtrise de la réponse de la chaine de détection et d’acquisition. Des mesures des trois gaz ont ensuite été réalisées depuis le laboratoire à partir du signal provenant de la rétrodiffusion des aérosols ou des nuages. Ces mesures ont servi de support pour une étude approfondie des erreurs et biais de mesure. À partir de ces travaux et en s’appuyant sur des simulations, la possibilité d’intégration de la source dans un système aéroporté a été étudiée comme étape préliminaire à la mesure spatiale. Enfin, une projection des performances d’un système satellite mettant en œuvre la source a été établie. / Sustained and accurate greenhouse gases measurements at a global scale are required to improve the knowledge on their sources and sinks and thus increase the accuracy of climate change projections. In order to consolidate the global observation networks, spaceborne lidar systems for future earth observation missions are regarded as innovative and complementary components to the present operational measurement methods. In this context, this research work has consisted in developing a differential absorption DIAL lidar based on an optical parametric source able to emit in the 1,9–2,3 µm spectral range. The purpose was to demonstrate its ability to be implemented in long range measurements of the main greenhouse gases (CO2, H2O, CH4). Then, the laser transmitter has been integrated in a lidar architecture which was previously designed using a numerical model. Improvements and optimization of the lidar system focused on two aspects: the monitoring of the spectral purity of the emitter and the control of the detection and acquisition. Concentration measurements on the three gases have been carried out from the laboratory based on atmospheric backscattered signals from clouds and aerosol. These measurements provided a basis for the investigation of the error and bias sources. On the basis of these measurements, instrument scaling for future airborne demonstrations is discussed. Projected performances of a spaceborne instrument are also presented.

Afin de permettre une navigation autonome d'un robot dans un environnement, le robot doit être capable de percevoir son environnement. Dans la littérature, d'une manière générale, les robots perçoivent leur environnement en utilisant des capteurs de type sonars, cameras et lidar 2D. L'introduction de nouveaux capteurs, nommés lidar 3D, tels que le Velodyne HDL-64E S2, a permis aux robots d'acquérir plus rapidement des données 3D à partir de leur environnement. La première partie de cette thèse présente une technique pour la calibrage des capteurs lidar 3D. La technique est basée sur la comparaison des données lidar à un modèle de vérité de terrain afin d'estimer les valeurs optimales des paramètres de calibrage. La deuxième partie de la thèse présente une technique pour la localisation et la détection de fermeture de boucles pour les robots autonomes. La technique est basée sur l'extraction et l'indexation des signatures de petite-taille à partir de données lidar 3D. Les signatures sont basées sur les histogrammes de l'information de normales de surfaces locale extraite à partir des données lidar en exploitant la disposition des faisceaux laser dans le dispositif lidar / In order to autonomously navigate in an environment, a robot has to perceive its environment correctly. Rich perception information from the environment enables the robot to perform tasks like avoiding obstacles, building terrain maps, and localizing itself. Classically, outdoor robots have perceived their environment using vision or 2D lidar sensors. The introduction of novel 3D lidar sensors such as the Velodyne device has enabled the robots to rapidly acquire rich 3D data about their surroundings. These novel sensors call for the development of techniques that efficiently exploit their capabilities for autonomous navigation.The first part of this thesis presents a technique for the calibration of 3D lidar devices. The calibration technique is based on the comparison of acquired 3D lidar data to a ground truth model in order to estimate the optimal values of the calibration parameters. The second part of the thesis presents a technique for qualitative localization and loop closure detection for autonomous mobile robots, by extracting and indexing small-sized signatures from 3D lidar data. The signatures are based on histograms of local surface normal information that is efficiently extracted from the lidar data. Experimental results illustrate the developments throughout the manuscript