[en] The understanding of soil behavior is the foundation where the geotechnical engineering is built on. Experimentation is essential to improve this comprehension, and then to be able to translate it into models, theories, or laws. In a proper scientific method, experimentation is present in all phases of model development from conception to validation. This Thesis focuses on laboratory experimentation. The experiments are interesting because they are an abstraction of reality, focusing on the objective of the investigation. The main advantage of laboratory experiments is the high reproducibility, which, together with the control of the initial and contour conditions, enables to analyze the effects of different variables on the soil behavior. This Thesis focuses on the development and improvement of methodologies and techniques to provide more and better information from the laboratory experiments in a massive and non-invasive way. The developed methodologies are based on the analysis of sequential images of experiments which are able to provide the spatial distribution through the domain of the analyzed variables. The first technique presented and validated is the Particle Image Velocimetry - Numerical Particle (PIV-NP). This is a post-process to enhance the image correlation methods (PIV). The method is able to transform the instantaneous displacements measured by PIV between two consecutive images on fixed points in the space into accumulated displacements and strains on points (Numerical Particles) which represent portions of the moving soil analyzed. The method is especially suitable for the analysis of large displacements and strains experiments and combines the advantages of Eulerian and Lagrangian scheme. The validation of the method is done by means of synthetic examples and laboratory tests. For application on unsaturated soils, the Thesis presents a methodology to measure the degree of saturation (Sr) using Short-Wave InfraRed images (SWIR). The methodology is based on the relatively high absorbance of light by water in specific wavelengths of the SWIR spectrum (1400 -1550 nm and 1900 – 2000 nm) respect to the solid particles of soils. The methodology is created to be applied in a sequence of images to analyze the spatial distribution of degree of saturation and its evolution in time. The average Pixel Intensity is measured in a grid of points in each image. The Pixel Intensity is normalized and translated into its correspondent degree of saturation using the calibration curve previously calibrated. Both techniques, PIV-NP and Sr measurements from SWIR image, are combined into an integrated methodology. The result provides the position, velocity, acceleration, strains, and degree of saturation in time of the analyzed moving soil discretized into numerical particles. This allows to compare and correlate directly all the variables. The methodology offers different options to display the results: surface (2D), line (1D), and particle (0D). The information that provides each display dimension is complementary and useful for a complete understanding of the soil behavior. Finally, the integrated methodology is also applied combining the PIV-NP with a more mature technique to measure the degree of saturation in transparent soils developed in Canada. The study of the dry footprints on the seashore is the chosen case to show the capability of the combined techniques on the analysis of soil behavior. The three different options of results display are crucial to understanding the correlation between the degree of saturation and the velocity of failure. The methodology and techniques developed can be used in any geotechnical laboratory and conform a base to extend the volume of data that can be obtained from the experiments, but especially enhancing the utility of the information deduced from the data.

[es] La comprensión del comportamiento del suelo es el cimiento sobre el cual se construye la ingeniería geotécnica. La experimentación es esencial para mejorar esta comprensión, y luego poder traducirla en modelos, teorías o leyes. En un método científico adecuado, la experimentación está presente en todas las fases del desarrollo del modelo, desde la concepción hasta la validación. La experimentación comprende dos tipos diferentes de datos: datos de campo y de laboratorio. Ambos enfoques son esenciales y complementarios, considerando sus debilidades y fortalezas. Esta tesis se centra en la experimentación de laboratorio. Los experimentos son interesantes porque son una abstracción de la realidad, centrándose en el objetivo de la investigación. La principal ventaja de los experimentos de laboratorio es la alta reproducibilidad, que, junto con el control de las condiciones iniciales y de contorno, permite analizar los efectos de diferentes variables en el comportamiento del suelo. Esta tesis se centra en el desarrollo y la mejora de metodologías y técnicas para proporcionar más y mejor información de los experimentos de laboratorio de forma masiva y no invasiva. Las metodologías desarrolladas se basan en el análisis de imágenes secuenciales de experimentos que pueden proporcionar la distribución espacial a través del dominio de las variables analizadas. La primera técnica presentada y validada es la Particle Image Velocimetry – Numerical Particle (PIV-NP). Este es un postproceso para mejorar los métodos de correlación de imágenes (PIV). El método es capaz de transformar los desplazamientos instantáneos medidos por PIV entre dos imágenes consecutivas en puntos fijos en el espacio en desplazamientos acumulados y deformaciones en puntos (Partículas Numéricas) que representan partes del suelo analizado en movimiento. El método es especialmente adecuado para el análisis de grandes desplazamientos y experimentos de deformación, combina las ventajas del esquema euleriano y lagrangiano. La validación del método se realiza mediante ejemplos sintéticos y pruebas de laboratorio. viii Para aplicaciones en suelos no saturados, la Tesis presenta una metodología para medir el grado de saturación (Sr) utilizando imágenes infrarrojas de onda corta (SWIR). La metodología se basa en la alta absorción de la luz por el agua con respecto a las partículas sólidas de los suelos, en longitudes de onda específicas del espectro SWIR (1400-1550 nm y 1900-2000 nm). La metodología se crea para ser aplicada en una secuencia de imágenes, para analizar la distribución espacial del grado de saturación y su evolución en el tiempo. La intensidad de píxel promedio se mide en una cuadrícula de puntos en cada imagen. La intensidad del píxel se normaliza y se traduce en su correspondiente grado de saturación utilizando la curva de calibración previamente calibrada. Ambas técnicas, las mediciones PIV-NP y Sr a partir de imágenes SWIR, se combinan en una metodología integrada. El resultado proporciona la evolución en el tiempo de la posición, la velocidad, la aceleración, las deformaciones y el grado de saturación del suelo analizado en movimiento, discretizado en partículas numéricas. Esto permite comparar y correlacionar directamente todas las variables. La metodología ofrece diferentes opciones para mostrar los resultados: superficie (2D), línea (1D) y partícula (0D). La información que proporciona cada dimensión de visualización es complementaria y útil para una comprensión completa del comportamiento del suelo. Finalmente, la metodología integrada también se aplica combinando el PIV-NP con una técnica más madura desarrollada en Canadá para medir el grado de saturación en suelos transparentes. El estudio de las pisadas secas en la orilla de la playa es el caso elegido para mostrar la capacidad de las técnicas combinadas en el análisis del comportamiento del suelo. Las tres opciones diferentes de visualización de resultados son cruciales para comprender la correlación entre el grado de saturación y la velocidad de rotura. La metodología y las técnicas desarrolladas se pueden utilizar en cualquier laboratorio geotécnico y conforman una base para ampliar el volumen de datos que se pueden obtener de los experimentos, pero especialmente mejorando la utilidad de la información deducida de los datos