• Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Be the first to comment
No Downloads

Views

Total Views
1,352
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0

Actions

Shares
Downloads
0
Comments
0
Likes
2

Embeds 0

No embeds

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
    No notes for slide
  • Monsieur le président Madame et Messieurs les membres du jury Je vais donc vous présenter mes travaux de thèse concernant…

Transcript

  • 1. Développement et validation d'une méthode de calcul GPS intégrant des mesures de profils de vapeur d'eau en visée multi-angulaire pour l'altimétrie de haute précision. Thèse de doctorat de l’Université Pierre et Marie Curie Spécialité Méthodes Physiques en Télédétection Ecole doctorale des Sciences de l’Environnement d’Ile-de-France par Pierre Bosser Jeudi 3 juillet 2008 – Saint-Mandé
  • 2. Utilisations du GPS en mode géodésique
    • Réseaux permanents pour l’estimation de:
      • Coordonnées précises (système de référence, navigation) : 5 – 15 mm sur h (24h)
      • Produit troposphérique (météorologie)
    • Campagnes de mesure
      • À l’IGN, utilisation pour le maintien et la densification du réseau NGF : 10 – 30 mm (3 à 6 h)
      • Applications géophysiques (sismo-tectonique, maréegraphie) : 5 à 15 mm sur h (24h)
    • L’estimation de la hauteur reste limitée : deux sources d’erreur dominantes :
      • Trajet multiple : Réflexion du signal GPS par l’environnement physique de l’antenne GPS
      • Retard troposphérique : Ralentissement et courbure de la propagation du signal GPS lors de la traversée de la troposphère
    •  Objectif : atteindre le millimètre sur h pour des sessions de 3 à 24 h
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 3. Impact du trajet multiple
    • L’impact sur la hauteur peut atteindre 10 mm [Elosegui et al., 1995]
     Minimisation / correction : (1) Optimisation des conditions d’observation (antenne de type chokering, choix du placement de l’antenne). [Elosegui et al., 1995] (2) Correction a posteriori par cumul des résidus de phase sur la période d’observation. [Shoji et al., 2004] Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 4. Impact de la troposphère sur la propagation du signal
    • Courbure et retard de la propagation du signal lors de la traversée de la troposphère
    •  Retard troposphérique, divisé en deux composantes :
    Retard hydrostatique Retard humide Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 5. Modélisation de la troposphère en GPS
    • Lors du traitement GPS, on décompose le retard :
    • Composante hydrostatique (ZHD)
    • De l’ordre de 2,3 m,
    • De faible variabilité
    • Estimée à partir d’une mesure de pression sol (~ 1 mm) [Saastamoinen, 1972]
    • Composante humide (ZWD)
    • De 0,05 à 0,5 m
    • Variable
    •  Plus complexe à modéliser : Estimation nécessaire
    SIRTA – printemps 2004 ZHD ZWD Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 6. Impact de la troposphère sur l’estimation de la hauteur
    • Impact illustré par l’équation :
    • Répercussion directe lors de l’estimation sur
      • L’horloge du récepteur
      • Le retard troposphérique
      • La hauteur
      • Ces deux derniers paramètres sont fortement corrélées en raison de la dépendance à l’élévation
    • Une modélisation précise est donc nécessaire
      • Pour la correction du retard hydrostatique a priori
      • Pour l’estimation du retard humide
    •  les modèles les plus récents essayent au mieux de restituer l’effet de la troposphère :
      • Retard hydrostatique au zénith à partir d’une mesure de pression sol à 0,1-0,2 mm [Bosser et al., 2007a]
      • Fonctions de projection NMF [Niell, 1996] , GMF [Boehm et al., 2006a], VMF [Boehm et al., 2006b]
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 7. Une meilleure prise en compte de la troposphère humide ?
    • L’effet des hétérogénéités atmosphériques (vapeur d’eau) ne peut être correctement modélisé. Leur impact sur la détermination de la hauteur peut être significatif (5-20 mm, [Bock et al.,2001]).
    •  Une mesure externe de la distribution en vapeur d’eau est à envisager pour une estimation précise de la position verticale
    • Seconde Approche :
    • Mesure au zénith
    • Description des couches humides composant l’atmosphère
    • Meilleure modélisation de la dépendance en élévation possible
    • Première Approche :
    • Mesure en direction du satellite
    • Description des hétérogénéités atmosphériques situées sur la trajectoire du signal GPS
    • Correction direct sur l’observation GPS
     Correction de l’effet de la troposphère humide sur le positionnement par GPS par profileur : le lidar Raman Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 8. Pourquoi un lidar Raman ?
    • Travaux de thèse de Jérôme Tarniewicz (1999 – 2005) «  Etude d'une méthode de sondage de la vapeur d'eau dans la troposphère appliquée à la correction de mesures GPS pour l'altimétrie de haute précision. »
    • Avantages de l’utilisation de la technique lidar pour cette application
      • [Bock et al., 2001]
    • Développement d’un lidar Raman en collaboration avec SA
      • LOEMI / IGN : instrumentation, aspect géodésique
      • SA / CNRS : lidar, étude de la basse troposphère
      • [Tarniewicz et al., 2002]
    • Premières mesures lidar (ESCOMPTE-2001, AIRS-2002)
      • [Bock et al., 2004] [Bock et al., 2003 ; 2004]
    • Apport de la technique lidar Raman mis en évidence à partir de simulations, en particulier pour des sessions courtes (3 h)
      • [Tarniewicz, 2005]
    •  Une mesure du retard humide par lidar, non biaisée avec une incertitude de 2 mm permet une précision submillimétrique sur l’estimation de la hauteur
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 9. Objectif
    • « Correction du retard troposphérique sur les observations GPS »
    Retard humide  Non biaisé  Incertitude ~ 2 mm Observations GPS Traitement GPS  Hauteur à 1 mm Signal Raman Mesure Sol Retard hydrostatique  Incertitude 0,1 - 0,2 mm Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 10. Plan
    • Introduction
    • I Mesure de profils de vapeur d’eau par lidar Raman
    • II Mesure de retards troposphériques humides au zénith lors de la campagne VAPIC
    • III Correction des observations GPS à l’aide de mesures lidar Raman au zénith
    • IV Apport potentiel des visées obliques
    • Conclusion et perspectives
  • 11. II. Mesure de profils de vapeur d’eau par lidar Raman
    • Principe de la mesure, description du système
    • Développement de méthodes de traitement du signal pour une restitution précise de la mesure d’humidité
    Retard humide  Non biaisé  Incertitude ~ 2 mm Signal Raman Profil de rapport de mélange  Profil non biaisé  Incertitude minimale
  • 12. Aspect instrumental du lidar IGN-SA : l’émission / réception 7.5 m  20 s Résolution 0.3 mrad Ouverture 72 cm Focale 30 cm Diamètre télescope R 30 mJ @ 355 nm Energie / impulsion 10-20 Hz Fréquence Nd:Yag Laser E Monture orientable Az/el [VAPIC-2004] Configuration Visées Obliques [AIRS-2002] Configuration Visées Zénith (2001-2004) Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 13. Aspect instrumental du lidar IGN-SA : la détection Rack licel (Acquisition) PC (Acquisition) Alimentation des photomultiplicateurs Visualisation des profils instantanés Boitier de détection 60 62 33 T [%] 0.40 0.40 0.40 Δλ [nm] 408 387 355 λ [nm] H 2 O N 2 R/M [2007] [COPS-2007] Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 14. Equation du signal lidar Raman
    • Puissance reçue par le télescope, rétrodiffusée par une molécule X pour une émission à λ 0
    • Signaux Raman faibles : On travaille en comptage de photons
    •  Signaux caractérisés par une statistique poissonienne :
    • La précision du signal augmente avec le nombre de photons comptés : intégration spatiotemporelle pour des rapports signal-à-bruit optimaux
    • Signal Raman mesuré sur le canal X pour une émission à λ 0
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 15. Mesure du rapport de mélange par lidar Raman
    • Calcul du rapport de mélange de vapeur d’eau à partir des signaux Raman N 2 et H 2 O
    [3] [5] [1] [2] [4]
    • Détermination …
      • Mesure :
        • [1] : Signaux Raman rétrodiffusés moyennés dans l’espace et dans le temps
        • [2] : Fond de ciel moyen sur 5 min
      • Modèles empiriques
        • [3] : Coefficients de rétrodiffusion Raman [Penney et Lapp, 1976] 10 %
        • [4] : Transmission atmosphérique : MODTRAN 4 [Berk et al.,1999] + USSA1976 1-3 %
      • Expérimentale
        • [5] : Efficacité du système de détection : étalonnage de la mesure lidar
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 16. Estimation précise du rapport de mélange [1]
    • Sommation spatiotemporelle pour l’optimisation du RSB
    • Amélioration des rapports signal-à-bruit
    • Impact sur l’estimation du rapport de mélange
      • Intégrations spatiale et temporelle constantes (5 min  30 m)
      • Intégrations spatiale progressive et temporelle constante (5 min  15-500 m)
      • Intégrations spatiale et temporelle progressives (5-30 min  15-500 m)
    RSB N 2 RSB H 2 O RS Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau Signal Raman Profil de rapport de mélange  Profil non biaisé  Incertitude minimale
  • 17. Estimation précise du rapport de mélange [2]
    • Estimation d’un rapport de mélange non biaisé
      • Origine : Variabilité poissonienne du signal azote dans les couches élevées
      • Impact : Surestimation du rapport de mélange (2 - 5 %) et du retard humide (0,2 - 1.0 mm)
      •  Validation d’un nouvel estimateur sur des simulations de mesures lidar [Bosser et al., 2007b]
    10 4 profils simulés Ancien estimateur Nouvel estimateur (a) Ecarts sur le profil de rapport de mélange (lidar - référence) (b) Ecarts sur le retard humide en fonction de la couche (lidar - référence) (a) (b) Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau Signal Raman Profil de rapport de mélange  Profil non biaisé  Incertitude minimale
  • 18. Etalonnage de la mesure lidar Raman [1]
    • Etalonnage de la mesure :
      • Détermination du rapport des efficacités des canaux N 2 et H 2 O du système de détection
    • Dépendance de cette constante :
      • Transmissions des composants optiques du boîtier de détection selon la longueur d’onde :
        • Fibre optique, filtres passe-haut
        • Lame de séparation
        • Filtres interférentiels
      • Rendement et alimentation des PMs
    Signal Raman Profil de rapport de mélange  Profil non biaisé  Incertitude minimale Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 19. Etalonnage de la mesure lidar Raman [2]
    • Stratégies d’étalonnage :
      • Etalonnage indépendant [Sherlock et al., 1999] :
        • Détermination en laboratoire des caractéristiques des composants optiques
        • Nécessite une bonne connaissance des sections de diffusion Raman
        •  Incertitude 10-12%
      • Etalonnage à l’aide d’une technique externe :
        • Utilisation d’une technique colocalisée fournissant une mesure d’humidité : RS, GPS, MWR, etc. [Whiteman et al., 1992 ; Turner et al., 2002 ; Revercomb et al., 2003, Whiteman, et al., 2006]
        • Permet de réduire incertitude sur les sections efficaces Raman (erreur prise en compte dans la constante estimée)
        •  Incertitude 2-6%
    • Application : Etalonnage / RS
      • Retard humide : variabilité de la constante estimée entre 3 et 4 %
      • Variabilité liée
        • À la mesure lidar (incertitude, effets thermiques)
        • Au radiosondage utilisé (incertitude, dérive spatiale)
    Signal Raman Profil de rapport de mélange  Profil non biaisé  Incertitude minimale Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 20. Restitution de profils de rapport de mélange Radiosondage Lidar Sol Visées zénithales Visées obliques Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 21. Limites de la mesure lidar
    • COPS – 25/07/2007
    • Mesures de jour difficile (faible intensité du signal rétrodiffusé)
    COPS – 20/07/2007 Condition de ciel clair nécessaire pour une portée maximale Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 22. Conclusion sur la mesure de rapport de mélange par lidar Raman
    • Validation de la mesure de vapeur d’eau par lidar Raman
      • Bilan des sources d’incertitude sur le rapport de mélange restitué :
        • Transmission atmosphérique 1-3 % Dépend des conditions d’observation
        • Etalonnage de la mesure 3-4 %
        • Bruit de mesure 1-2 % Dépend des couches sondées (5-30 min – 15-500 m)
    •  Précision atteinte avec ces méthodes de traitement du signal et d’étalonnage classique
      •  3 – 4%  3 – 4 mm pour un retard humide de 100 mm
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 23. III. Mesures de retard humide au zénith lors de la campagne VAPIC
    • Calcul du retard humide lidar
    • Intercomparaison avec d’autres techniques pendant la campagne VAPIC
      • Validation des mesures lidar Raman
      • Limite du GPS pour la prise en compte de l’évolution de la troposphère humide
    Retard humide Signal Raman Profil de rapport de mélange Radiosondage
  • 24. La campagne VAPIC : Présentation
    • Campagne coordonnée par M. Haeffelin et O. Bock avec le soutien du PNTS
    • Objectif :
      • Intercomparaison de techniques de mesure de vapeur d’eau
    • SIRTA (Campus X, Palaiseau) / 17 mai – 17 juin 2004
    • Organismes engagés :
      • IPSL (SA, LMD, CETP) + LOA
      • IGN (LAREG, LOEMI, SGN)
      • Météo-France (CDM78 et 91, CNRM, CDM75, DSO)
      • Université Technique de Munich et Université Libre de Berlin
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 25. Instruments exploités Retard humide Mesure Lidar Profil de rapport de mélange Etalonnage Complément r P, T Radiosondage (SIRTA – CNRM) Retard humide Traitement PPP standard Observations GPS NMF GPT50 7° Retard humide Radiomètres ( Drakkar , Rescom , Hatpro ) Retard humide Température de Brillance Contenu intégré en vapeur d’eau P sol T sol Profils P, T, q IGN-SA CNRM, CDM78, DSO INSU - IGN CETP, Univ. Munich Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 26. Mesure de retards humides au zénith par lidar Raman [1]
    • Mesures lidar :
      • 5 sessions d’observations lidar au zénith (17, 18, 19, 24 et 25 mai)
      • Portée de 7 km
      • Résolution temporelle de 5 min
    • Dans l’ensemble, bonne cohérence avec les autres techniques impliquées
      • L’écart moyen quadratique est de l’ordre de 3 mm avec RS et GPS
      • Les écarts sont plus importants avec les radiomètres micro-onde
    Radiosondage Gipsy-Oasis II - XP51 Rescom Hatpro Drakkar Ecarts sur la mesure de retard humide au zénith Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 27. Mesure de retards humides par lidar Raman [2] Session lidar du 19 mai 2004 Evolution du retard humide au zénith Lidar Radiosondage Gipsy-Oasis II - XP51 Radiomètre Drakkar Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 28. Variations basse et haute fréquence du retard humide Cas du 19 mai 2004 Séparation des composante HF et BF du retard humide au zénith Résultats sur 5 jours  Le GPS ne parvient pas à prendre en compte ces variations rapides qui peuvent pourtant avoir un impact lors du traitement Lidar Gipsy-Oasis II - XP51 Radiomètre Drakkar Haute fréquence Basse fréquence 0,1 0,8 GPS 0,6 – 0,9 0,9 – 1,0 WVR HF BF ρ / lidar Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 29. Conclusion sur la mesure de retards humides par lidar Raman
    • Cohérence des mesures lidar avec les autres techniques sur l’ensemble des sessions lidar au zénith
      • Ecarts avec RS et GPS : 1 mm ± 2-3 mm
      • Bonne restitution des variations à haute-fréquence : corrélation avec le radiomètre de 0,6 à 0,9
    • Les variations haute-fréquence ne sont pas restituées précisément par le traitement GPS
    •  Prise en compte de ces variations à l’aide de la mesure lidar lors du traitement GPS
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 30. IV. Correction des observations GPS à l’aide de mesures lidar Raman au zénith
    • Utilisation d’une mesure lidar étalonnée pour la correction du retard humide
    • Estimation conjointe de la hauteur et de la constante lidar lors du traitement GPS
    Retard humide (mesure validée) Observations GPS Traitement GPS  Hauteur à 1 mm Mesure Sol Retard hydrostatique
  • 31. Quelle(s) amélioration(s) au traitement des signaux GPS ?
    • Résidus de phase du traitement GPS
      • Systématismes dans les séries de résidus de phase
      • Effet caractéristique du trajet multiple
    • Meilleure correction de la troposphère possible
      • Troposphère hydrostatique
        • Mesures sol pour la correction apriori [Tregoning et Herring, 2007] :
        • Meilleure modélisation de la dépendance en élévation
      • Troposphère humide
        • Meilleure sensibilité de la mesure lidar Raman aux évolutions humides rapides
    Résidus moyens en fonction de l’élévation 18-05 19-05 24-05 25-05 Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 32. Données disponibles
    • 2 Stations GPS du SIRTA (SIRT, XP51)
    • 4 Sessions lidar au zénith (18, 19, 24, 25 mai) de 6 h d’observation chacune
    •  4 Traitements sont réalisés
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 33. Description des traitements réalisés Profil de rapport de mélange Etalonnage Radiosondage (SIRTA) Traitement PPP Observations GPS P sol RQM, h Traitement C PPP (10 jours) Carte de résidus moyens Ray-tracing Complément L – VMFh Traitement PPP Observations GPS NMFw P sol RQM, h Traitement C PPP (10 jours) Carte de résidus moyens M – VMFh Traitement PPP Observations GPS NMFw P sol RQM, h V VMFh – Traitement PPP Observations GPS NMF GPT50 RQM, h C [Shoji et al., 2004] [Rocken et al., 2001] Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 34. Correction par une mesure lidar étalonnée : Traitement à 7°
    • RQM :
    • Traitement C fournit RQM entre 5 et 7 mm
    • Traitement V présente une augmentation du RQM
      • Fonctions de projection compatibles ?
    • Amélioration significative du RQM avec traitement M
    • L’introduction d’une correction avec incertitude implique augmentation du RQM ( L )
    • Répétabilité sur la hauteur :
    • Répétabilité de l’ordre de 6 mm pour le traitement C
    • Amélioration avec V
    • Le traitement M fournit le résultat le plus concluant
    • La traitement L n’apporte pas d’amélioration significative
    • Cause de la dégradation des résultats pour le traitement lidar ( L )
      • Résidus vapeur d’eau dans les cartes de résidus moyens
      • Effet d’un mauvais étalonnage
      • Correction à partir d’un profil au zénith
    3,1 mm C V M L Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 35. Correction par une mesure lidar étalonnée : Angle de coupure
    • Impact de l’angle de coupure du traitement (7 à 30°) pour la station XP51
    C (modélisation « classique ») V (C + correction hydrostatique) M (V + correction trajet multiple) L (M + correction lidar)
    • Diminution du RQM avec l’angle de coupure
    • Divergence de la hauteur estimée lorsqu’un retard humide est estimé
    • Divergence de la répétabilité lorsqu’un retard humide est estimé
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 36. Estimation de la constante d’étalonnage lidar : Méthode
    • Evolution de la hauteur issue du traitement lidar avec l’angle de coupure
    •  Problème d’étalonnage ?
    • Objectif :
      • Détermination conjointe de la hauteur et de la constante instrumentale lidar lors du traitement
    • Stratégie :
      • Correction du trajet multiple et de la troposphère hydrostatique
      • Correction humide par une mesure lidar non-étalonnée
      • Estimation directe lors du traitement possible uniquement si modification du logiciel
    • Méthode détournée : optimisation par minimisation du RQM
      • Calcul d’une correction lidar pour différentes constantes (0,55 à 0,70 – cref~0,62)
      • Traitement GPS
      •  Recherche de la constante minimisant le résidu quadratique moyen
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 37. Estimation de la constante d’étalonnage lidar : Résultats – XP51 [1]
    • L’évolution du RQM permet bien de dégager un minimum
    • La constante minimisant le RQM est cohérente avec la constante déterminée de manière « classique »
    c RS,m Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 38. Estimation de la constante d’étalonnage lidar : Résultats – XP51 [2]
    • Divergence de la constante et de sa variabilité quand l’angle de coupure augmente
    • Ce constat se retrouve sur les répétabilités calculées
    • Résultats concluants pour angle de coupure bas
    • Angles de coupure plus élevés : divergence de la répétabilité Ces 2 paramètres sont corrélés et leur estimation est moins bien contrainte.
    L est (estimation c L ) L (hydro., lidar, trajet multiple) M (hydro., trajet multiple) 6,5 4,4 6,0 6,0 5,6 5,2 L 5,6 8,3 10° 6,7 3,5 15° 5,4 6,7 20° 3,1 1,4 7° 17,5 8,8 30° 8,5 9,0 25° M L est REP c RS,m Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 39. Correction lidar au zénith : Conclusion
    • Correction du trajet multiple sur un traitement avec estimation de la troposphère humide
      • Amélioration de l’ordre de 25 % sur la répétabilité de la hauteur
    • Correction de l’effet de la troposphère humide par lidar
      • Meilleure stabilité de la solution vis à vis de l’angle de coupure du traitement
      • Amélioration significative pour des angles de coupures bas lorsque la constante d’étalonnage est estimée conjointement à la hauteur lors du traitement
    • Limites importantes à ces résultats
      • Seulement 4 sessions d’observation lidar
      • Conditions météorologiques favorables
      • Utilisation de mesures lidar au zénith exclusivement…
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 40. V. Apports des visées obliques
    • Comparaison des retards humides mesurés en direction des satellites
    Retard humide lidar en direction des satellites Observations GPS Traitement GPS Rapport de mélange Retard humides GPS en direction des satellites
  • 41. Pourquoi des visées obliques ?
    • Limite de la correction à l’aide de mesures lidar au zénith :
    • Hypothèse d’une atmosphère à symétrie sphérique
    •  Sources d’imprécision :
      • Extrapolation d’un profil au zénith à de basses élévations
      • Hétérogénéités azimutales négligées
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 42. Suivi lidar des satellites GPS durant VAPIC
    • Mesures lidar :
      • 5 sessions d’observation (période « humide »)
      • Portée entre 3 et 7 km
      • Retards humides en direction des satellites @ 5 min
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 43. Comparaison des retards humides GPS, lidar et Rescom [1]
    • Radiomètre Rescom programmé en suivi de satellites lors de 4 sessions
    • Traitement GPS « M » : Correction hydrostatique précise, trajet multiple.
    •  les résidus ne sont plus censés contenir de signal lié au trajet multiple moyen
    • Deux retards humides en direction des satellites :
      • Retards déterminés à partir de la solution troposphérique du traitement
      • Retards déterminés à partir de la solution troposphérique du traitement en tenant également compte des résidus de phase obtenus en direction du satellite considéré [Champollion, 2005]
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 44. Comparaison des retards humides GPS, lidar et Rescom [2]
    • Retards en direction des satellites ramenés au zénith
    • Le bruit lié aux autres sources d’incertitude subsiste
    SWD Gipsy-Oasis II SWD+r Φ Gipsy-Oasis II Rescom Lidar
    • Variabilité des résidus cohérente avec la variabilité des mesures lidar
    •  Signature de la vapeur d’eau atmosphérique dans les séries de résidus
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 45. Vers une prise en compte des visées obliques …
    • Stratégie d’observation
      • Visées dans des directions privilégiées
      • Cône d’observation
      • Suivi de satellites
    • Condition nécessaire : Correction simultanée de plusieurs observations GPS :
    •  Interpolation – extrapolation des mesures lidar dans les directions des satellites
    •  Assimilation des observations lidar dans un modèle météorologique méso-échelle pour la restitution d’un champ 4D local
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 46. Conclusion et perspectives
  • 47. Contributions : Traitement GPS
    • L’impact de la troposphère sur le traitement GPS a été examiné
      • À partir de simulations numériques
      • À partir d’observations GPS réalisées dans le cadre de la campagne VAPIC
    • Une amélioration de l’estimateur du retard hydrostatique à partir d’une mesure de pression sol a été proposée [Bosser et al., 2007a].  Amélioration d’un facteur 2 à 5.
    • L’effet du trajet multiple sur le traitement a été constaté et corrigé
      • Amélioration de la répétabilité de l’ordre de 25 %
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 48. Contributions : Mesure lidar
    • Minimisation des différentes sources d’erreur
      • Intégration spatiotemporelle des signaux bruts
      • Estimation d’un rapport de mélange non biaisé [Bosser et al., 2007b]
      • L’étalonnage du système à l’aide d’une technique externe a été examiné
    • Validation de la mesure lidar de rapport de mélange et de retard humide
      • Mesure de rapport de mélange cohérente avec des radiosondages
      • Ecarts sur le retard humide inférieurs à 3 mm en RMS avec RS, GPS
      • Capacité à restituer des variations rapides d’humidité
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 49. Contributions : Couplage lidar - GPS
    • Correction des observations GPS à partir d’une mesure lidar au zénith étalonnée
      • Meilleure stabilité de la solution avec l’angle de coupure
    • Possibilité d’étalonnage de la mesure lidar lors du traitement GPS
      • Nette amélioration de la répétabilité pour des angles de coupure bas
      • Difficulté d’une estimation précise pour des angles de coupure plus élevés
    • Signature vapeur d’eau dans les résidus de phase du traitement mise en évidence par la mesure lidar oblique  Potentiel de la correction par des visées lidar obliques
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 50. Perspectives
    • Approfondissement de la correction lidar au zénith
      • Traitement sur des sessions plus courtes (3 h)
      • Exploitation d’autres campagnes : situations météorologique / géographique différentes (AIRS-2002, COPS-2007)
      • Intégration de la correction dans le traitement GPS (en particulier étalonnage)
    • Développements instrumentaux
      • Fin de développement instrumental d’un système périscopique pour faciliter les visées multi-angulaires
    • Visées obliques
      • Description du couplage lidar – GPS – Modèle météo pour la prise en compte de ces visées obliques lors de la correction des observations GPS
      • Campagne proposée à Toulouse en 2009
    • Application à d’autres techniques de géodésie spatiale
      • DORIS (Toulouse, printemps 2009)
    • Puis… Industrialisation pour une utilisation opérationnelle ?
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Mesure de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 51.  
  • 52. Planches supplémentaires
  • 53. Correction par une mesure lidar étalonnée : Sessions courtes
    • Évaluation sur sessions plus courtes : Premiers résultats @ 3 h
      • station XP51, 4 sessions (8 séquences de 3 h)
    • Tendances similaires à celles observées @ 6 h
    • Légère dégradation entre 6 h et 3 h liée à la diminution d’un facteur 2 du nombre de mesures
    •  Apport de la correction lidar constaté à partir d’un angle de coupure de 7°
    C V M L En pointillé : M et L @ 6 h
  • 54. La campagne VAPIC : Contexte météorologique Radiosondage Hatpro GPS MM5 POI VAPIC POI VAPIC + lidar Périodes « sèches » Périodes « humides » Evolution du retard humide au zénith lors de la campagne VAPIC
  • 55. Impact du trajet multiple
    • L’impact sur la hauteur peut atteindre 10 mm pour des angles de coupure bas. [Elosegui et al., 1995]
     Minimisation / correction : (1) Optimisation des conditions d’observation (antenne, environnement physique) (2) Correction a postériori par cumul des résidus de phase sur la période d’observation h ant h ant = 60 cm h ant = 100 cm Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Restitution de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 56. Travaux réalisés dans le cadre de cette thèse
    • Réanalyses des sources d’erreur des traitements GPS
      • Revisite de la formule du retard hydrostatique de Saastamoinen [Bosser et al., IEEE, 2007a]
      • Tests de fonctions de projection
    • Développement de méthodes de traitement des données lidar pour une mesure précise de la vapeur d’eau
      • Intégration spatio-temporelle des signaux lidar
      • Méthode de correction des biais du rapport de mélange [Bosser et al., Appl. Opt., 2007b]
    • Expérimentation
      • Adaptation du lidar à des mesures de jour
      • Contribution aux campagnes VAPIC et COPS
      • Intercomparaison des mesures de vapeur d’eau
    • Méthodologie de traitement combiné lidar et GPS avec :
      • Correction du trajet multiple
      • Etalonnage de la mesure lidar
      • Estimation précise de la hauteur GPS
    Introduction Apport des visées obliques Conclusion Correction des observations GPS Restitution de retards humides Mesure de profils de vapeur d’eau
  • 57. Mesure de vapeur d’eau par lidar Raman
    • Interaction onde émise / molécule : Diffusion de l’onde incidente
     Rétrodiffusion Raman : décalage en longueur d’onde propre à la molécule rencontrée  Emission d’une impulsion à λ donnée  Mesure des signaux Raman rétrodiffusés par molécules azote et vapeur d’eau