[ca] La indústria eòlica utilitza la teledetecció de l'atmosfera com a eina per identificar futurs emplaçaments de camps eòlics així com per optimitzar el seu funcionament. En les últimes dècades, amb l'increment de camps eòlics marins, la teledetecció ha esdevingut fonamental per reduïr el cost de les seves instal·lacions. Especialment, els LiDAR Doppler flotants han guanyat terreny en la indústria eòlica marina com a instrument estandard per a la evaluació del recurs eòlic gràcies al seu baix cost, la seva flexibilitat i la seva precisió en mesurar el vent en comparació amb altres mètodes existents. L'objectiu principal d'aquesta tesi és l'estudi i explotació de les capacitats d'instruments de teledetecció ja existents, amb especial èmfasi en el LiDAR Doppler flotant. Per a fer-ho, s'analitzaren una sèrie de mètodes de processat de senyal i "machine learning". En primer lloc s'estudia la correcció de l'efecte del vent vertical en mesures del radar de pluja "micro-rain-radar" emprant mètodes inversos. En segon lloc s'abordaren les possibles aplicacions del LiDAR flotant en la mesura de paràmetres oceanogràfics. En aquest sentit, es presenta un nou mètode basat en estimació espectral per poder estimar el període de les onades a partir de mesures de la inclinació del LiDAR flotant. En tercer lloc, la part principal de la tesi aborda l'estimació i la correcció de l'error causat per l'onatge en les mesures dels LiDAR Doppler flotants. Pel que fa a l'estimació de l'error, es desenvolupa una formulació analítica per estimar el biaix de la velocitat horitzontal del vent així com l'increment de la intensitat de turbulència. Pel que fa a la correcció de l'error, es presenta un "Unscented Kalman filter" capaç de corregir l'error en les mesures del vent causat per l'onatge en LiDARs flotants. A més a més, el seu rendiment s'estudia en diferents escenaris atmosfèrics i d'onatge d'interès. Els mètodes desenvolupats en aquesta tesi s'han validat amb mesures de LiDARs fixes i anemòmetres com a referència. Les dades experimentals provenen principalment de dues campanyes de mesures: la campanya de Pont del Petroli i la campanya d'"IJmuiden". S'han utilitzat eines de clusterització de dades per tal d'estudiar la qualitat dels productes de dades obtinguts en escenaris d'interès per a la indústria eòlica. Els resultats assolits pels mètodes presentats en aquesta tesi mostren les capacitats i possibles aplicacions futures dels LiDARs flotants i reforcen la seva posició com a instrument clau dins la indústria eòlica marina.

[en] Remote sensing of the atmosphere is widely used by the wind energy industry to both assess future wind farms deployment sites as well as to improve their operation. With the rising interest in offshore wind energy, remote sensing of the atmosphere has become essential in offshore deep-sea sites in order to reduce deployment and operation costs. Particularly, floating LiDARs have become the de-facto instrument for offshore wind resource assessment due to its flexibility and capabilities to measure the wind with equivalent accuracy as meteorological met-masts in a cost-effective manner. The main goal of this Thesis is to study and exploit the potentialities of existing atmospheric remote sensing instruments, with special emphasis on floating Doppler wind LiDARs. Towards this purpose, different signal processing and machine learning solutions are proposed and analysed. First, the correction of the effect of vertical wind on micro-rain-radar measurements is tackled by means of inverse methods. Second, the capabilities of floating LiDARs to retrieve ocean-related parameters is studied. To that end, signal processing techniques based on spectral analysis of the buoy's motion are used to characterize the ocean waves period. Third, and core part of this Thesis, the motion-induced error of floating-LiDAR measurements of the wind is studied in terms of estimation and compensation. Regarding the former, a novel analytical formulation to estimate horizontal-wind-speed bias and turbulence-intensity-increment error products is presented. The latter topic is tackled using machine learning techniques, specifically, an Unscented Kalman filter for motion compensation of floating-Doppler-wind-LiDAR measurements is presented, and its performance is analyzed under different wave and atmospheric scenarios. The presented methodologies are validated against reference fixed LiDARs and anemometers in the context of two measurement campaigns: "Pont del Petroli" and IJmuiden campaigns. Data clustering techniques are used to assess the quality of the retrieved data products under different scenarios of interest for the industry. The results attained by the novel solutions presented here further demonstrate the capabilities of floating Doppler wind LiDARs for off-shore wind monitoring, which strengthens their position as key remote-sensing instruments for the off-shore wind energy industry.