Literatura académica sobre el tema "Observations micro-ondes"

Le Cnes, en collaboration avec le CNRS/Insu et Météo-France, organisait en janvier 2020 à Toulouse la troisième édition de l'atelier Trattoria (Transfert radiatif dans les atmosphères terrestres pour les observations spatiales). Cet atelier est principalement consacré aux codes de transfert radiatif dans l'atmosphère terrestre pour les applications de télédétection spatiale, opérant sur l'ensemble de la gamme des longueurs d'onde de l'ultraviolet aux micro-ondes. Ces codes numériques sont fondamentaux pour la préparation des instruments de télédétection, ainsi que pour le traitement et l'exploitation des données satellitaires. Cet atelier était ouvert à tous les chercheurs, ingénieurs, post-doctorants et doctorants du domaine. Les résultats et recommandations de l'atelier doivent servir de guide au Cnes et aux divers participants et utilisateurs français et européens de codes de transfert radiatif. The CNES, in collaboration with the CNRS/INSU and Météo-France, organized in January 2020 in Toulouse the third edition of the Trattoria workshop (Transfert radiatif dans les atmosphères terrestres pour les observations spatiales). This workshop is mainly devoted to radiation transfer codes in the Earth's atmosphere for space remote sensing applications, operating over the entire wavelength range from ultraviolet to microwaves. These numerical codes are fundamental for the preparation of remote sensing instruments, as well as for the processing and exploitation of satellite data. This workshop was open to all researchers, engineers, post-doctoral and doctoral students in the field. The results and recommendations of the workshop should serve as a "guide" for CNES and the various French and European participants and users of radiative transfer codes.

La banquise joue un rôle majeur dans la circulation océanique ainsi que dans le système climatique et météorologique. Dans un contexte de réchauffement climatique, où l’étendue de la banquise arctique ne cesse de décroître depuis les 40 dernières années, le suivi et la surveillance de l’Arctique est essentiel. Les instruments micro-ondes à bord de satellites permettent l’étude de cette région terrestre par tous les temps, indépendamment du cycle jour/nuit. Particulièrement adaptées à l’observation des régions polaires où la présence de nuages est importante et où la nuit polaire dure six mois, les observations satellites micro-ondes sont la pierre angulaire des estimations des paramètres géophysiques de la banquise. Néanmoins, la compréhension de la physique sous-jacente aux signatures micro-ondes observées est encore partielle. Cette thèse a pour but d’améliorer notre compréhension des signaux micro-ondes de la banquise et se place dans le cadre de la préparation de deux prochaines missions d’observation de la Terre menée par l’Agence Saptiale Européenne : le Copernicus Imager Microwave Radiometer (CIMR) et le Copernicus polaR Ice and Snow Topography ALtimeter (CRISTAL). Dans une première partie, les covariabilités des signaux micro-ondes passifs, mis en avant par une technique de classification non supervisée, seront analysées et interprétées conjointement avec des signaux micro-ondes actifs à l’aide d’un modèle de transfert radiatif micro-onde spécifique à la banquise. Les résultats ont montré qu’il est possible d’identifier les comportements spécifiques de la concentration et de l’épaisseur de la glace de mer, et de la structure de la neige. L’importance du métamorphisme au sein du manteau neigeux pour l’interprétation des signaux micro-ondes passifs a été mis en évidence. Dans une deuxième partie, un algorithme d’estimation de l’épaisseur de la glace de mer à partir d’observations micro-ondes passives a été développé en utilisant une technique d’intelligence artificielle. Les résultats ont été comparés à des mesures in situ d’épaisseur de glace de mer et ont aussi montré de bonnes performances en comparaison à d’autres produits satellitaires d’épaisseur de glace de mer. En appliquant l’algorithme à une longue collection de données satellitaires intercalibrées, une série temporelle d’épaisseur de glace de mer arctique a été construite entre 1992 et 2020, ce qui en fait la plus longue à ce jour. Une dernière partie traite des techniques altimétriques micro-ondes pour la mesure des paramètres géophysique de la banquise. Une analyse de la sensibilité des formes d’ondes altimétriques micro-ondes à l’épaisseur du manteau neigeux de la banquise arctique est menée
Sea ice plays a major role in ocean circulation as well as in the climate and weather system. In the context of global warming, the extent of the Arctic sea ice has been decreasing steadily over the last 40 years and monitoring of the Arctic is essential. Microwave instruments on board satellites allow the study of this region of the Earth under all weather conditions, and regardless of the day/night cycle. Particularly suited over polar regions with high cloud cover and a six-month polar night, microwave satellite provide key observations for estimating geophysical parameters of the sea ice. Nevertheless, the understanding of the physics underlying the observed microwave signatures is still partial. This thesis aims at improving our understanding of the microwave signals of the sea ice and is part of the preparation of two upcoming Earth observation missions led by the European Space Agency: the Copernicus Imager Microwave Radiometer (CIMR) and the Copernicus Polar Ice and Snow Topography ALtimeter (CRISTAL). In a first part, the covariabilities of passive microwave signals, highlighted by an unsupervised classification technique, will be analyzed and interpreted jointly with active microwave signals, using a microwave radiative transfer model. The results showed that it is possible to identify specific behaviors of sea ice concentration and thickness, and snow structure. The importance of metamorphism within the snowpack for the interpretation of passive microwave signals was highlighted. In a second part, an algorithm for estimating sea ice thickness from passive microwave observations was developed using an artificial intelligence technique. The results were compared to in situ sea ice thickness measurements and also showed good performance compared to other satellite-based sea ice thickness products. By applying the algorithm to a long collection of intercalibrated satellite data, a time series of Arctic sea ice thickness was constructed between 1992 and 2020, making it the longest to date. A final section deals with microwave altimetry techniques for measuring geophysical parameters of the sea ice. The sensitivity of microwave altimetry waveforms to the thickness of the snow cover of the Arctic sea ice is analyzed

The soil temperature is an essential parameter for the energy balance of the earth. Many methods have been developed to determine summer surface temperature, but the determination in the presence of snow is an ill-conditioned problem since it requires the differentiation of several temperatures (surface of snow, temperature gradient within the snowpack and temperature at the snow/soil interface). Our project was motivated by the need to improve the estimation of soil temperature, within the first centimeters of soil, under the snowpack.The passive microwave remote sensing could provide this information. We showed the potential of the passive microwave brightness temperature inversion at 10 GHz (derived from AMSR-E, version V5) for the estimation of the soil temperature by using a physical multilayer snow model (SNTHERM) coupled with a snow microwave emission model (HUT).The snow model is driven with measurements from meteorological stations (air temperature, precipitation, air relative humidity, wind speed) and data generated by the NARR meteorological reanalysis.The coupled model is validated with in-situ measurements and the retrieved soil temperatures are compared to those derived from the snow model and NARR.The overall root mean square error in the soil temperature retrieval is 3.29 K, which is lower than the error derived from models without the use of remote sensing. This validation must consider the fact that we are comparing temperatures from a point station to that corresponding to an area of 25 x 25 km on the satellite scale. We also show the possibility of mapping the soil temperature. This original procedure constitutes a very promising tool to characterize the soil under snow (frozen or not), as well as its evolution in locations where measurements are unavailable

Les océans et la banquise jouent un rôle important dans le système climatique et météorologique. Une future mission satellite en micro-ondes passives basses fréquences, conçue pour observer les régions polaires est actuellement à l’étude à l’Agence Spatiale Européenne pour l’expansion du programme Copernicus. Les observations satellites en micro-ondes passives permettent une observation de la surface de la Terre par tous temps, aussi bien de jour que de nuit. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l’estimation des paramètres de surface de l’océan et de la banquise à partir des observations satellites micro-ondes passives basses fréquences. L’objectif est de développer de nouvelles méthodes d’estimation de ces paramètres qui soient plus efficaces et adaptées à la future mission satellite micro-onde passive CIMR (Copernicus Imaging Microwave Radiometer). La première partie de la thèse traite de l’estimation des paramètres océaniques tels que la température de la surface de la mer, la salinité et la vitesse du vent océanique. La deuxième partie traite de l’estimation des paramètres de la banquise tels que la concentration en glace, l’épaisseur de neige et la température d’interface neige-glace. Enfin, avec les méthodes développées dans cette thèse les performances de la mission CIMR sont évaluées et comparées à celles des missions actuelles
The oceans and sea ice play an important role in the climate and weather system. A future low-frequency passive microwave satellite mission designed to observe the polar regions is currently under study at the European Space Agency for the expansion of the Copernicus programme. Passive microwave satellite observations provide all-weather observation of the Earth surface, both day and night. In this thesis, we are interested in estimating ocean and ice surface parameters from low-frequency passive microwave satellite observations. The objective is to develop new methods for estimating these parameters that are more efficient and adapted to the future passive microwave satellite mission CIMR (Copernicus Imaging Microwave Radiometer). The first part of the thesis deals with the estimation of ocean parameters such as sea surface temperature, salinity and ocean wind speed. The second part deals with the estimation of sea ice parameters such as sea ice concentration, snow depth and snow-ice interface temperature. Finally, with the methods developed in this thesis, the performances of the CIMR mission are evaluated and compared with the current missions

La neige étant une composante importante du climat terrestre, il convient de l'étudier à l'échelle du globe pour en comprendre son rôle.

Ces travaux visent ainsi à étudier le contenu en information sur le manteau neigeux à l'échelle globale des observations satellites réalisées à partir de différents instruments couvrant différents domaines du spectre électromagnétique (visible, infrarouge et micro-ondes). Des paramètres autres que la neige interférant dans la problématique, il est nécessaire de les déterminer afin d'encadrer leurs influences. Ensuite, on cherchera comment limiter la pollution qu'engendre ces paramètres sur l'information accessible du manteau neigeux, on aura alors recours à ce que l'on appelera des statistiques locales.
Hélas ces statistiques locales ne sont pas disponibles sur l'ensemble du globe. Il est donc inévitable d'utiliser la modélisation pour permettre l'interpolation. Toutefois, une méthode originale d'ajustement de modèle par analyse en composantes principales sera présentée. Au final, la synergie entre les observations satellites, la modélisation et les mesures in situ devra être utilisée pour extraire de façon optimale l'information contenu dans les données et permettre l'inversion de l'épaisseur de neige à grande échelle.
D'autre part, il sera intéressant de caractériser les différents types de neiges existants selon une classification non-supervisée des observations satellites afin d'extraire les similitudes et les spécificités de chacun de ces types.

Dans le cadre de la mission spatiale SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), nous présentons dans cette thèse une nouvelle approche numérique de modélisation du calcul de l'émissivité et du coefficient bi-statique de systèmes forestiers sol-litière en Bande L. Le système sol-litière est représenté par deux couches diélectriques 3D comportant des interfaces rugueuses, une démarche qui n'apparait pas actuellement dans la littérature. Nous validons notre approche pour une seule couche en comparant les simulations de l'émissivité avec celles produites par la méthode des moments et des données expérimentales. A partir de ce nouveau modèle, nous évaluons la sensibilité de l'émissivité du système sol-litière en fonction de l'humidité et de la rugosité de la litière. Ce nouveau modèle permettra de créer une base de données synthétiques d'émissivités calculées en fonction de nombreux paramètres qui contribuera à améliorer la prise en compte de la litière dans l'algorithme d'inversion des données de la mission spatiale SMOS.

L'optimisation de la gestion de l'eau en agriculture est essentielle dans les zones semi-arides afin de préserver les ressources en eau qui sont déjà faibles et erratiques dues à des actions humaines et au changement climatique. Cette thèse vise à utiliser la synergie des observations de télédétection multispectrales (données radar, optiques et thermiques) pour un suivi à haute résolution spatio-temporelle des besoins en eau des cultures. Dans ce contexte, différentes approches utilisant divers capteurs (Landsat-7/8, Sentinel-1 et MODIS) ont été developpées pour apporter une information sur l'humidité du sol (SM) et le stress hydrique des cultures à une échelle spatio-temporelle pertinente pour la gestion de l'irrigation. Ce travail va parfaitement dans le sens des objectifs du projet REC "Root zone soil moisture Estimates at the daily and agricultural parcel scales for Crop irrigation management and water use impact: a multi-sensor remote sensing approach" (http://rec.isardsat.com/) qui visent à estimer l'humidité du sol dans la zone racinaire (RZSM) afin d'optimiser la gestion de l'eau d'irrigation. Des approches innovantes et prometteuses sont mises en place pour estimer l'évapotranspiration (ET), RZSM, la température de surface du sol (LST) et le stress hydrique de la végétation à travers des indices de SM dérivés des observations multispectrales à haute résolution spatio-temporelle. Les méthodologies proposées reposent sur des méthodes basées sur l'imagerie, la modélisation du transfert radiatif et la modélisation du bilan hydrique et d'énergie et sont appliquées dans une région à climat semi-aride (centre du Maroc). Dans le cadre de ma thèse, trois axes ont été explorés. Dans le premier axe, un indice de RZSM dérivé de LST-Landsat est utilisé pour estimer l'ET sur des parcelles de blé et des sols nus. L'estimation par modélisation de ET a été explorée en utilisant l'équation de Penman-monteith modifiée obtenue en introduisant une relation empirique simple entre la résistance de surface (rc) et l'indice de RZSM. Ce dernier est estimé à partir de la température de surface (LST) dérivée de Landsat, combinée avec les températures extrêmes (en conditions humides et sèches) simulée par un modèle de bilan d'énergie de surface piloté par le forçage météorologique et la fraction de couverture végétale dérivée de Landsat. La méthode utilisée est calibrée et validée sur deux parcelles de blé situées dans la même zone près de Marrakech au Maroc. Dans l'axe suivant, une méthode permettant de récupérer la SM de la surface (0-5 cm) à une résolution spatiale et temporelle élevée est développée à partir d'une synergie entre données radar (Sentinel-1) et thermique (Landsat) et en utilisant un modèle de bilan d'énergie du sol. L'approche développée a été validée sur des parcelles agricoles en sol nu et elle donne une estimation précise de la SM avec une différence quadratique moyenne en comparant à la SM in situ, égale à 0,03 m3 m-3. Dans le dernier axe, une nouvelle méthode est développée pour désagréger la MODIS LST de 1 km à 100 m de résolution en intégrant le SM proche de la surface dérivée des données radar Sentinel-1 et l'indice de végétation optique dérivé des observations Landsat. Le nouvel algorithme, qui inclut la rétrodiffusion S-1 en tant qu'entrée dans la désagrégation, produit des résultats plus stables et robustes au cours de l'année sélectionnée. Dont, 3,35 °C était le RMSE le plus bas et 0,75 le coefficient de corrélation le plus élevé évalués en utilisant le nouvel algorithme
Optimizing water management in agriculture is essential over semi-arid areas in order to preserve water resources which are already low and erratic due to human actions and climate change. This thesis aims to use the synergy of multispectral remote sensing observations (radar, optical and thermal data) for high spatio-temporal resolution monitoring of crops water needs. In this context, different approaches using various sensors (Landsat-7/8, Sentinel-1 and MODIS) have been developed to provide information on the crop Soil Moisture (SM) and water stress at a spatio-temporal scale relevant to irrigation management. This work fits well the REC "Root zone soil moisture Estimates at the daily and agricultural parcel scales for Crop irrigation management and water use impact: a multi-sensor remote sensing approach" (http://rec.isardsat.com/) project objectives, which aim to estimate the Root Zone Soil Moisture (RZSM) for optimizing the management of irrigation water. Innovative and promising approaches are set up to estimate evapotranspiration (ET), RZSM, land surface temperature (LST) and vegetation water stress through SM indices derived from multispectral observations with high spatio-temporal resolution. The proposed methodologies rely on image-based methods, radiative transfer modelling and water and energy balance modelling and are applied in a semi-arid climate region (central Morocco). In the frame of my PhD thesis, three axes have been investigated. In the first axis, a Landsat LST-derived RZSM index is used to estimate the ET over wheat parcels and bare soil. The ET modelling estimation is explored using a modified Penman-Monteith equation obtained by introducing a simple empirical relationship between surface resistance (rc) and a RZSM index. The later is estimated from Landsat-derived land surface temperature (LST) combined with the LST endmembers (in wet and dry conditions) simulated by a surface energy balance model driven by meteorological forcing and Landsat-derived fractional vegetation cover. The investigated method is calibrated and validated over two wheat parcels located in the same area near Marrakech City in Morocco. In the next axis, a method to retrieve near surface (0-5 cm) SM at high spatial and temporal resolution is developed from a synergy between radar (Sentinel-1) and thermal (Landsat) data and by using a soil energy balance model. The developed approach is validated over bare soil agricultural fields and gives an accurate estimates of near surface SM with a root mean square difference compared to in situ SM equal to 0.03 m3 m-3. In the final axis a new method is developed to disaggregate the 1 km resolution MODIS LST at 100 m resolution by integrating the near surface SM derived from Sentinel-1 radar data and the optical-vegetation index derived from Landsat observations. The new algorithm including the S-1 backscatter as input to the disaggregation, produces more stable and robust results during the selected year. Where, 3.35 °C and 0.75 were the lowest RMSE and the highest correlation coefficient assessed using the new algorithm

Cette thèse porte sur l’application de la technique de corrélation de bruit sismologique ambiant pour l'imagerie et le suivi des réservoirs géothermiques de Rittershoffen (ECOGI) et de Soultz-sous-Forêts (GEIE-EMC). La forte variabilité spatio-temporelle des sources du bruit de fond sismologique dans la gamme de période 0.2-7s limite la reconstruction des fonctions de Green. Cela induit des erreurs dans la construction des modèles de vitesse. Deux approches sont proposées pour s’affranchir des effets de la non-uniformité spatiale du bruit. Par ailleurs, la variabilité temporelle des sources de bruit est un facteur limitant pour le suivi du réservoir. On estime que les perturbations de vitesse doivent être de l’ordre de 0.1% à 1% pour pouvoir être détectées par les réseaux disponibles. Ce seuil n’a pas été franchi lors de la construction du site Rittershoffen mais une modification probable des propriétés diffractantes du milieu a été observée à la suite d’une stimulation
This work focuses on the application of the ambient seismic noise correlation technique for the imaging and monitoring of deep geothermal reservoirs near Rittershoffen (ECOGI) and Soultz-sous-Forêts (GEIE-EMC). The strong spatial and temporal variability of the noise sources in the period range 0.2-7s limits the reconstruction of the Green’s functions. This results in significant errors in the velocity models. Two approaches are proposed to overcome the spatial non-uniformity of the noise and to improve the quality of the velocity models. Besides that, the temporal variability of the noise sources is a limiting factor for monitoring purposes. We estimate that the speed variations should be larger than 0.1% to 1% to be detected by the available networks. This threshold was not reached at Rittershoffen during the drillings or the stimulations. However, a probable change of the diffracting properties of the medium was observed following a hydraulic stimulation

Cette thèse s’inscrit dans la problématique de l’utilisation des observations satellitaires pour l’assimilation en prévision numérique du temps dans les régions nuageuses pluvieuses. Les travaux sont abordés en lien avec l’amélioration de la prévision des cyclones tropicaux et s’appuient sur la mission satellitaire innovante MEGHATROPIQUES couvrant les zones tropicales avec une répétitivité temporelle inégalée et en particulier sur le sondeur micro-ondes d’humidité SAPHIR à 183 GHz. Nous avons utilisé le modèle de prévision numérique du temps ALADIN-Réunion opérationnel à Météo-France depuis 2006 dont le domaine couvre une large partie de l’océan Indien avec une résolution horizontale de 8 km, ainsi que le modèle de transfert radiatif RTTOV-SCATT qui offre un bon compromis entre sa précision pour décrire les atmosphères diffusantes et sa rapidité d’exécution. Dans un premier temps nous avons optimisé le choix des propriétés radiatives des précipitations solides afin de simuler au mieux les températures de brillance SAPHIR avec les modèles ALADIN-Réunion et RTTOV-SCATT. Nous avons ensuite proposé une méthode d’inversion des températures de brillance SAPHIR en zones nuageuses basée sur une méthode bayésienne permettant de restituer des profils atmosphériques corrigés. Ces profils inversés ont été validés pour une situation particulière associée au cyclone Benilde (Décembre 2011). Les profils d’humidité spécifique ont alors été introduits comme de nouvelles observations dans l’assimilation variationnelle tridimensionnelle (3D-Var) du modèle ALADIN-Réunion. La capacité du système 3D-Var à contraindre le champ d’humidité analysé vers les profils inversés est démontrée, ainsi que l’amélioration des prévisions de précipitations à courte échéance. Toutefois, la prévision du cyclone Benilde est de moins bonne qualité avec ces observations additionnelles. Plusieurs pistes sont proposées pour expliquer et améliorer ces premiers résultats. Finalement, une étude a été réalisée pour préparer les évolutions des modèles de prévision numérique. Nous avons examiné la capacité d’une version d’ALADIN-Réunion avec un schéma de convection profonde pronostique à simuler le cycle de vie du cyclone Bejisa (Décembre 2013 - Janvier 2014). Des améliorations significatives sont notées à la fois sur la trajectoire et l’intensification de ce système tropical. De manière cohérente, la simulation des températures de brillance SAPHIR en zones nuageuses est en meilleur accord avec les observations. Un modèle à plus fine échelle (AROME) résolvant explicitement la convection profonde (résolution horizontale de 2.5 km) est appelé à remplacer le modèle ALADIN-Réunion. Sa capacité à décrire le système Bejisa est démontrée. Toutefois il apparaît que le choix optimal pour le type de particule décrivant les précipitations solides fait pour ALADIN-Réunion n’est pas adapté à la simulation des températures de brillance SAPHIR avec AROME et RTTOV-SCATT. Les causes de cette incohérence sont expliquées.

Le principal objectif de ce travail de thèse est d'étudier la faisabilité de restitution des profils atmosphériques de température et d'humidité au-dessus des surfaces continentales à partir des mesures des sondeurs micro-onde passives et principalement des mesures AMSU-A et –B. En effet, si les mesures AMSU sont assimilées de façon opérationnelle au-dessus des océans, elles restent cependant, insuffisamment exploitées au-dessus des continents. L'émissivité des continents est souvent élevée (proche de 1.0) et très variable avec les caractéristiques de la surface. Par conséquent, il est difficile de séparer les contributions relatives de la surface et de l'atmosphère aux rayonnements mesurés par les capteurs satellites. Pour cette raison, une partie importante de ce travail a été consacrée à l'estimation de l'émissivité de surface aux fréquences AMSU (23-150 GHz) et aux angles d'observation de ces instruments (de -58° à +58° par rapport au nadir). Les calculs de l'émissivité de surface ont été menés sur le globe en utilisant les données non nuageuses de l'année 2000. Les émissivités AMSU ainsi obtenues ont été évaluées en examinant leurs dépendances angulaires et spectrales et par comparaison aux émissivités SSM/I. Toutes ces analyses ont permis le développement d'une paramétrisation de l'émissivité de surface valable pour des fréquences allant de 23 à 150 GHz et pour des angles d'observation satellite pouvant atteindre 58°. Par la suite et avec une bonne connaissance de la surface (émissivité et température de surface), la faisabilité de l'inversion des profils de température et d'humidité atmosphériques à partir des observations AMSU a été étudiée en réalisant une étude de contenu en information. Cette étude a montré que les mesures issues des instruments AMSU quand elles sont combinées avec des estimations fiables de l'émissivité et de la température de surface, permettent l'amélioration des restitutions de température et d'humidité atmosphériques surtout dans les basses couches.