[ca] La tesis doctoral aborda la teledetecció atmosfèrica amb tècniques lidar i radar (banda S) i llur tractament del senyal. La teledetecció activa amb aquests instruments ofereix resolucions espacials i temporals sense precedents en la perfilometria vertical de l'atmosfera i recuperació de productes de dades òptics i físics atmosfèrics en un marc de creixent regulació mediambiental. El primer objectiu d'aquesta tesi concerneix l'estimació de cotes d'error en la inversió del perfil del coeficient de retrodispersió atmosfèrica a partir de senyals lidar de tipus elàstic (és a dir, sense desplaçament de la longitud d'ona en recepció al interactuar amb els dispersors atmosfèrics) mitjançant l'algorisme d'inversió de dues components de Klett-Fernald-Sasano. Aquest objectiu parteix de treballs previs en el Remote Sensing Lab. (RSLab) de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) i permet obtenir cotes de primer ordre (aproximades) basades en propagació d'errors i cotes (exactes) basades en el increment total de l'error. Característica diferencial en front l'estat de l'art és l'assimilació d'errors sistemàtics (per exemple, entrades de cal.libració d'usuari) i aleatoris (relació senyal-soroll, SNR, finita) en forma matemàtica explícita. El segon objectiu, central de la tesis, aborda l'estimació de l'altura de la capa límit atmosfèrica (ABLH) a partir de senyal lidar elàstics i d'observacions radar en banda S (ona continua amb modulació en freqüència, FMCW) utilitzant tècniques adaptatives basades en filtrat estès de Kalman (EKF). El filtre es basa en modelat morfològic de la transició atmosfèrica entre la capa de mescla i la troposfera lliure i en l'estimació continua de la informació de covariança del soroll. En el prototipus lidar-EKF la tècnica proposada millora clarament les tècniques clàssiques d'estimació de la ABLH como són les basades en mètodes derivatius, decisió de llindar, o el mètode de la variança-centroide. La formulació EKF s'aplica tant a mesures procedents de ceilòmetres lidar como de la pròpia estació lidar UPC en escenes d'alta i baixa SNR. Addicionalment, l'enfoc lidar-EKF es reformula i s'estén amb èxit a escenes radar en banda S (dispersió Bragg) en presència de fonts de soroll interferent (dispersió Rayleigh de, per exemple, insectes i ocells). En aquest context, la característica FMCW permet la capacitat de resolució en distància. L'estimació de la ABLH amb els prototipus lidar-EKF i radar-EKF s'intercompara en campanyes de mesura. Finalment, el tercer objectiu atén a l'explotació de l'estació lidar UPC existent: En una primera part introductòria, es formula un algorisme modificat de "gluing" per a la millora del marge dinàmic de canals lidar elàstics mitjançant combinació (o "enganxat") de senyals lidar adquirits analògicament i amb foto-comptatge. En una segona part, es presenten dos exemples (incloent l'aplicació de l'algorisme de "gluing") que il.lustren les capacitats del lidar de la UPC en l'observació atmosfèrica de dos recents erupcions volcàniques des de la xarxa d'observació EARLINET (European Aerosol Research Lidar Network). Aquesta última és part de GALION (Global Atmospheric Watch Atmospheric Lidar Observation Network)-GEOSS (Global Earth Observation System of Systems).

[en] This Ph.D. thesis addresses remote sensing of the atmosphere by means of lidar and S-band clear-air weather radar, and related data signal processing. Active remote sensing by means of these instruments offers unprecedented capabilities of spatial and temporal resolutions for vertical atmospheric profiling and the retrieval of key optical and physical atmospheric products in an increasing environmental regulatory framework. The first goal is this Ph.D. concerns the estimation of error bounds in the inversion of the profile of the atmospheric backscatter coefficient from elastic lidar signals (i.e., without wavelength shift in reception when interacting with atmospheric scatterers) by means of the two-component inversion algorithm (the so-called Klett-Fernald-Sasano¿s algorithm). This objective departs from previous works at the Remote Sensing Lab. (RSLab) of the Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) and derives first-order error-propagated bounds (approximate) and total-increment bounds (exact). As distinctive feature in the state of the art, the error bounds merge into a single body both systematic (i.e., user-calibration inputs) and random error sources (finite signal-to-noise ratio, SNR) yielding an explicit mathematical form. The second goal, central to this Ph.D., tackles retrieval of the Atmospheric Boundary Layer Height (ABLH) from elastic lidar and S-band Frequency-Modulated Continuous-Wave (FMCW) radar observations by using adaptive techniques based on the Extended Kalman Filter (EKF). The filter is based on morphological modelling of the Mixing-Layer-to-Free-Troposphere transition and continuous estimation of the noise covariance information. In the lidar-EKF realization the proposed technique is shown to outperform classic ABLH estimators such as those based on derivative techniques, thresholded decision, or the variance centroid method. The EKF formulation is applied to both ceilometer and UPC lidar records in high- and low-SNR scenes. The lidar-EKF approach is re-formulated and successfully extended to S-band radar scenes (Bragg¿s scattering) in presence of interferent noise sources (Rayleigh scattering from e.g., insects and birds). In this context, the FMCW feature enables the range-resolved capability. EKF-lidar and EKF-radar ABLH estimates are cross-examined from field campaign results. Finally, the third goal deals with exploitation of the existing UPC lidar station: In a first introductory part, a modified algorithm for enhancing the dynamic range of elastic lidar channels by ¿gluing¿ analog and photon-counting data records is formulated. In a second part, two case examples (including application of the gluing algorithm) are presented to illustrate the capabilities of the UPC lidar in networked atmospheric observation of two recent volcano eruption events as part of the EARLINET (European Aerosol Research Lidar Network). The latter is part of GALION (Global Atmospheric Watch Atmospheric Lidar Observation Network)-GEOSS (Global Earth Observation System of Systems) framework.