[en] Ground-based synthetic aperture radars (GB-SAR) are instruments that, although relatively young, are operationally used to monitor landslides with sub-millimetre accuracy. There are however other application fields that deserve some attention. Monitoring of the snow cover and, in particular, of those processes associated with the snow avalanches are a clear example of this. To date, monitoring of the snow cover has been traditionally carried out at local scale either with invasive sensors or with continuous wave (CW) radars, while at wider scales air- or satellite-borne sensors have been employed. The work presented in this PhD thesis is a first attempt to study the potential use of GB-SAR sensors to monitor the snow cover. Three techniques for monitoring snow cover with GB-SAR are presented through Chapters 5, 6 and 7: snow height retrieval, snow avalanche volume retrieval and avalanche events detection and classification. Snow height is retrieved by using the differential interferometric phase of two consecutive SAR acquisitions under the assumption of single layer model and dry snow conditions. The volume displaced in a snow avalanche is computed by subtracting two digital terrain models (DTM) generated immediately before and after the avalanche event. DTMs are obtained with the topographic interferometric mode of the instrument: a spatial base line separates two antennas that simultaneously receive the echoes of a third transmitting antenna. The third monitoring technique, avalanche detection and classification, is achieved identifying low-coherence anomalies in the coherence image between two successive SAR acquisitions. Snow avalanches present a low-coherence signature that can be identified by a morphological and statistical parameter model. A novel detection and classification scheme for snow avalanches is proposed. The Joint Research Centre's GB-SAR sensor, upgraded to allow continuou operation 24 hours a day 7 days a week, also as part of the work of this thesis (Chapter 3), was used to develop and assess the before mentioned techniques. Measurements were carried out during six winters, providing more than 120000 SAR images at a rate of one image every 12 minutes approximately. Two test sites were studied, each with different characteristics in order to assess under real conditions the operational use of the monitoring techniques. Results show that snow height retrieval is achievable but remains, for the moment, an on-going research topic due to strong constraints limiting its use. A feasibility study is presented showing the accuracy limitations of GB-SAR to compute the snow volume involved in an avalanche. Finally, the most promising technique is snow avalanche detection and classification, which is demonstrated to be feasible and robust from an operational point of view and practical from an end user perspective.

[es] Los radares de apertura sintética basados en tierra (GB-SAR) son instrumentos que, aun siendo relativamente jóvenes, se utilizan con éxito para monitorizar operacionalmente deslizamientos de tierra. Por otra parte, el manto nivoso se ha estudiado tradicionalmente a nivel local con sensores invasivos o con radares de onda continua. El trabajo presentado en esta tesis contribuye a la conjunción de ambos campos: el uso de sensores GB-SAR para la monitorización del manto nivoso. En los capítulos 5, 6 y 7 se muestran las tres técnicas desarrolladas: cálculo de la altura del manto nivoso, cálculo del volumen de nieve desplazado en una avalancha, y detección y clasificación de avalanchas. La altura del manto nivoso se calcula a partir de la fase interferométrica diferencial de dos adquisiciones SAR consecutivas bajo la hipótesis de nieve seca y asumiendo un modelo de nieve de una capa. El volumen desplazado en una avalancha se obtiene mediante la resta de dos modelos del terreno digitales (DTM) generados justo antes y después del fenómeno avalancha. Los DTMs se obtienen con el modo topográfico del instrumento: dos antenas separadas una cierta distancia reciben simultáneamente los ecos de una tercera antena que transmite. La tercera técnica de monitorización, detección y clasificación de avalanchas, se realiza mediante la magnitud de la coherencia compleja entre dos imágenes SAR consecutivas. Las avalanchas de nieve presentan valores de coherencia muy bajos en el área afectada, que puede ser identificada mediante un modelo basado en características morfológicas y estadísticas. En la presente tesis se presenta un innovador algoritmo para la detección y clasificación de avalanchas. El GB-SAR del Joint Research Centre, una vez mejorado para permitir su uso continuado 24h al día y 7 días a la semana (capítulo 3), ha sido utilizado para desarrollar y verificar las técnicas mencionadas anteriormente. Se han realizado medidas durante seis inviernos, que han proporcionado más de 120000 imágenes SAR a una frecuencia aproximada de 12 minutos por imagen. Se han estudiado dos emplazamientos, cada uno con características diferentes con el fin de verificar el uso operativo de las técnicas bajo condiciones reales. Los resultados muestran que la obtención de la altura del manto nivoso es posible pero su aplicación está limitada al campo experimental ya que su uso está condicionado por fuertes restricciones. Un estudio de viabilidad posteriormente confirmado con medidas muestra, en cambio, las limitaciones de precisión de los instrumentos GB-SAR para obtener una estima del volumen de nieve desplazado en una avalancha. Finalmente, la técnica más prometedora es la de detección y clasificación de avalanchas, la cuál se demuestra factible y robusta desde un punto de vista operativo y práctica desde una perspectiva de usuario final.