Measuring the composition of the planetary boundary layer is essential for monitoring pollutants and for understanding their impact on environment and health. Nadir satellite remote sensing is particularly appealing to sound this part of the atmosphere, but is however challenging because pollutants concentrations are generally weak and confined in a small part of the atmospheric column. Among the sounders currently in orbit, those operating in the thermal infrared have usually their maximum sensitivity in the mid-troposphere, and are thought to be inadequate to measure the near-surface atmospheric composition. Their sensitivity to this part of the atmosphere is indeed generally limited by low temperature contrast (called thermal contrast) between the ground and the air above it. Shortly before the beginning of this PhD, this has however been challenged with different studies, which have shown the possibility to measure air pollution with thermal infrared sounders in case of high thermal contrast conditions. This was especially demonstrated with the measurement of ammonia global distribution using the Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI). This work aims at fully exploring the capabilities of thermal infrared sounders to sound the near-surface atmospheric composition. It mainly focuses on the observations of the IASI instrument, and addresses the following questions: where and when is IASI sensitive to the near-surface atmosphere? How large and how variable is the sensitivity to near-surface pollutants? What are the parameters that drive this variability? The answers to these questions are looked at for two pollutants: sulphur dioxide (SO2) and carbon monoxide (CO), and are obtained through a series of different analyses. SO2 is the first constituent on which this work focuses. The retrieval of its near-surface concentration is first of all attempted in an area surrounding the industrial area of Norilsk. This region, well-known for the extraction of heavy metals and its extremely high levels of pollution, encounters large temperature inversions in winter, which trap SO2 close to the ground. By exploiting these (corresponding to high negative thermal contrast), we show that it is possible to retrieve the surface SO2 concentrations in the region. This is done using a simplified version of the optimal estimation method, based on the use of a total measurement error covariance matrix. Further, we show that the surface SO2 concentration retrieval using the ν3 band is limited, in addition to thermal contrast, by the strong water (H2O) absorption, which renders the lowest atmosphere opaque in this spectral range in case of large humidity. Two conditions are therefore shown to be required to monitor near-surface SO2 in the ν3 band: large thermal contrast and low surface humidity. These findings are confirmed with the retrieval of SO2 at global scale, performed using a newly developed retrieval scheme based on the conversion of radiance indexes into SO2 columns using look-up-tables. It is composed of two successive steps: 1) the determination of the altitude of SO2 and the selection of low plumes (below 4 km), 2) for the selected observations, the conversion of radiance indexes into integrated SO2 0–4 km columns. The distributions and time series so obtained are used to better characterise the variability of IASI sensitivity to surface SO2 in the ν3 band at the global scale, and more particularly, in terms of thermal contrast strength and total column of H2O.The characterisation of IASI sensitivity to CO is realised in a second part of the work. Radiative transfer simulations are conducted first to determine the possibility to detect enhancement in CO near-surface concentrations with IASI. The framework of the optimal estimation is then used to investigate the capability of IASI to decorrelate, as a function of thermal contrast, the CO concentration in the low troposphere from that in the high troposphere. Finally, comparisons of IASI CO observations with co-located aircraft and ground-based measurements are shown to confirm with real data how IASI sensitivity to near-surface CO varies in terms of thermal contrast conditions, and to which extent it allows determining the CO abundance in case of high pollution. / Mesurer la composition de la couche limite atmosphérique depuis les satellites est essentiel pour comprendre l’impact des polluants sur l’environnement global et sur la santé. Parmi les sondeurs actuellement en orbite, ceux opérant dans l’infrarouge thermique sont souvent considérés comme inadéquats pour cet objectif, leur sensibilité à l’atmosphère de surface étant généralement limitée par de faibles contrastes de température (appelés contrastes thermiques, TC) entre le sol et l’air au-dessus. Différentes études récentes ont cependant montré la possibilité de mesurer la pollution de l’air avec ce type de sondeur dans des conditions de TC élevé.Ce travail a pour objectif de redéfinir la capacité des sondeurs opérant dans l’infrarouge thermique à mesurer la composition de l’atmosphère de surface. Il se focalise sur les observations de l’instrument IASI (Interféromètre Atmosphérique de Sondage Infrarouge), et tente de répondre, pour les deux polluants que sont le dioxyde de soufre (SO2) et le monoxyde de carbone (CO), aux questions suivantes :Où et quand IASI est-il sensible à l’atmosphère de surface ?Quels sont les paramètres qui influencent cette sensibilité et dans quelle mesure?Dans une première partie, la thèse se focalise sur l’ajustement des concentrations de SO2 de surface pour la région industrielle de Norilsk, connue pour son niveau de pollution élevé. Nous montrons qu’il y est possible de restituer les concentrations de surface de SO2 en hiver, en exploitant les larges inversions de température (TC négatifs) qui s’y développent. Les restitutions reposent sur une version simplifiée de la méthode de l’estimation optimale, utilisant une matrice complète de l’erreur de mesure. En plus du TC, nous montrons que l’ajustement dans la bande ν3 du SO2 est également limité par la forte absorption de la vapeur d’eau (H2O), qui rend les basses couches de l’atmosphère opaques. La nécessité de combiner des TCs élevés et une faible humidité pour permettre la mesure du SO2 en surface est confirmée par une analyse à l’échelle globale, utilisant une méthode basée sur la mesure d’indices de radiance et leur conversion en colonnes de SO2 à l’aide de tables pré-calculées. Composée de 2 étapes, cette méthode identifie et sélectionne d’abord les panaches situés sous 4 km ;elle convertit ensuite les indices de radiance en colonnes de SO2 intégrées entre 0 et 4 km. Les distributions et séries temporelles obtenues sont utilisées pour caractériser, en termes de valeurs de TC et de colonnes totales d’H2O, la variabilité de la sensibilité de IASI au SO2 de surface dans la bande ν3.Dans la seconde partie du travail, des simulations de transfert radiatif sont entreprises pour déterminer la possibilité de détecter avec IASI des augmentations de la concentration de CO dans l’atmosphère de surface. Le formalisme de l’estimation optimale est aussi utilisé pour analyser l’influence du TC sur la capacité de IASI à décorreler les concentrations du CO dans la basse et la haute troposphère. Finalement, des comparaisons entre les concentrations de CO restituées des mesures IASI sous différentes conditions de TC et de pollution et celles mesurées par avions et par des stations au sol complètent la caractérisation. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les milieux humides sont menacés par le changement climatique et l'anthropisation des milieux naturels. La télédétection est un moyen efficace de suivre des variables environnementales sur de grands espaces. Cependant, lorsqu’il s’agit de l’étude de la dynamique hydrologique, une résolution temporelle importante est indispensable. Or celle-ci est difficilement accessible par l'imagerie optique satellitaire du fait de l’important couvert nuageux qui masque le sol. Les capteurs radars, travaillant dans le domaine des micro-ondes, sont tout particulièrement adaptés à la caractérisation des dynamiques hydrologiques grâce à la sensibilité de leurs mesures en présence d’eau et ce quelque soit la végétation en place. Il en découle que toutes les acquisitions Radar à Synthèse d’Ouverture (RSO) sont exploitables, acquises de jour comme de nuit, quel que soit le couvert nuageux.Récemment la télédétection radar satellitaire a vécu une véritable révolution grâce au lancement du satellite Sentinel-1A en 2014 suivi de son jumeaux Sentinel-1B deux ans plus tard par l'Agence Spatiale Européenne dans le cadre du programme Copernicus. Ces capteurs acquièrent des données en bande C (λ = 5,6 cm) sur toute l'Europe chaque 12 jours par satellite et leur diffusion est libre et gratuite pour tous. Le présent travail de thèse vise à évaluer le potentiel de ces données à haute résolution temporelle pour le suivi des surfaces d'eau et des milieux humides.Dans une première partie consacrée à la cartographie des surfaces d'eau, nous avons identifié une confusion la réponse radar en bande C des surfaces d'eau et celle de certains sols nus. Nous avons alors montré que la période hivernale est celle qui présente le moins d’ambiguïté et que la polarisation VH est la plus adaptée à la cartographie des surfaces en eau. Quatre méthodes de détection des zones en eau ont été comparées, il résulte que l’utilisation de méthodes non-supervisées sans données a priori n'est pas envisageable et que les méthodes prenant en compte le voisinage spatial donnent de meilleurs résultats. Un filtrage temporel a été mis au point et a permis d'améliorer la détection et de s'affranchir des confusions entre sols nus et surfaces d'eau permanentes. Les surfaces d'eau de plus de 0,5 ha ont plus de 80 % de chances d'être détectées.Un second volet de cette thèse est consacré au suivi d'une zone humide prairiale par télédétection radar. L'utilisation d'images pleinement polarimétriques a montré que la configuration de polarimétrie partielle VV/VH disponible sur le capteur de Sentinel-1 permet de caractériser l'inondation prairiale avec ou sans végétation. Une méthode prenant en compte l'information de voisinage temporel a permis de traiter une série de 14 images Sentinel-1 pour obtenir 14 cartes d'inondation pour l’année 2015. Une estimation de la précision à l'échelle intra-parcellaire a été mise au point, il apparaît que si la précision est relativement bonne (80 %), le rappel est assez bas (40 %). Cette méthode permet d'établir des bilans d'évolution intra- et inter-annuels.Cette thèse a montré le potentiel de l'utilisation d'images radar à haute résolution temporelle tant pour la cartographie des surfaces en eau que pour le suivi d'une zone humide prairiale / Wetlands are threatened by climate change and the anthropization of natural environments. Satellite remote sensing is useful for environmental monitoring at large areas. However, when it comes to the study of hydrological dynamics, a significant temporal resolution is essential. The latter is difficult to reach with optical satellite imagery because of the cloud cover that masks the ground. Radar sensors are well suited to the characterization of hydrological dynamics thanks to the sensitivity of their measurements in the presence of water, whatever the vegetation in place. As a result, all Synthetic Aperture Radar (SAR) acquisitions are available, both day and night, regardless of cloud cover.Satellite radar remote sensing has gone through a revolution with the launch of the Sentinel-1A satellite, followed by its twins Sentinel-1B by the European Space Agency as part of the Copernicus program in 2014. These sensors acquire C-band data (λ = 5.6 cm) on a regular basis on Europe and their distribution is free for all users. Their temporal frequency initially of 12 days has decreased to 6 days from the end of 2016. This work aims at evaluating the potential of these data with high temporal resolution for the monitoring of water bodies and wetlands.The first part of this thesis focuses on water bodies mapping. We found confusion in the C-band radar response between water surfaces and that of some bare soils. We showed that the winter period is the least ambiguous and that the VH polarization is the most suitable for the mapping of water surfaces. Four methods of water detection have been compared. It appears that the use of unsupervised methods without a priori data is not conceivable and that the methods taking into account the spatial neighborhood give better results. Temporal filtering has been developed and has improved detection and avoided confusion between bare soil and permanent water surfaces. Water surfaces of more than 0.5 ha are more than 80% likely to be detected.A second part of this thesis is devoted to the monitoring of wet grasslands by radar remote sensing. The use of fully polarimetric data has shown that the VV/VH partial polarimetry configuration available on the Sentinel-1 sensor is able to characterize the prairial floods with or without vegetation. A method taking into account the temporal neighborhood allowed to process a series of 14 Sentinel-1 images to obtain 14 flood maps. The accuracy of floods maps at the intra-parcel scale has been estimated, it appears that if the precision is relatively good (80%), but the recall is rather low (40%). This method allow to establish intra- and inter-annual monitoring.This thesis has shown the potential of high temporal resolution radar images for the mapping of the water surfaces and for the monitoring of a wetland meadow

Urbanization modifies the thermal characteristics of the land and makes way for a succession of transformations in the urban environmental system. This phenomenon, known as Urban Heat Island (UHI), is characterized by elevated temperatures in urban areas that negatively impact on the quality of life and environment in urban areas including, increased emissions of Green House Gases (GHGs) and rising energy consumption. These impacts add to global climate change and thus, mitigating UHI is essential to mitigating global climate change. One GHG, Carbon Dioxide (CO2), accounts for about half of the Earth’s anthropogenic GHG emissions. Terrestrial ecosystems can act as Carbon sinks (C sinks), i.e. natural vegetation reservoirs that absorb more C than they release. Thus, C sinks play an essential and critical function in lowering CO2. Furthermore, providing appropriate C sinks at both the building and urban scales can decrease UHI and contribute to reduction in energy consumption. This study used Landsat 8 imagery of the site, Al Bayt Stadium in Qatar, to investigate the effects of surface UHI by computing the Land Surface Temperature (LST) difference of the site---pre- and post-construction, as well as examine the correlation between natural vegetation abundance and temperature in ten locations within the site’s vicinity. Results show that minimum, maximum and mean LST of the case study area (2014 vs. 2020) decreased 2.80 oC, 5.5 oC and 2.3 oC, respectively, as well as a decreasing trend in the LST as a function of increasing C Sinks. These results demonstrate the importance of introducing C sinks to lower LST and mitigate UHI. Mitigating UHI also has a direct effect on Energy Consumption Balance (ECB). This equilibrium is achieved not only through the introduction of C sinks, but balancing C sinks with high albedo materials and natural ventilation.  Thus, this study also investigated the site’s various design aspects (e.g. cooling technology, structure and surface albedo materials, landscaping) and found that Al Bayt Stadium’s design successfully incorporates strategies to reduce energy consumption at both the urban (macro) and building (micro) scales.

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