Electron Beam Testing of Integrated Circuits Using a Picosecond Photoelectron Scanning Electron Microscope

A scanning electron microscope which uses an ultrashort pulsed laser / photocathode combination as an electron source produces electron pulses of about 1 ps in duration at a 100 MHz repetition rate. By using this instrument in the stroboscopic voltage contrast mode we have performed waveform measurements at the internal nodes of high speed silicon integrated circuits at room and at liquid nitrogen temperature, and studied the propagation of ultrafast electrical transients on various interconnection structures

Utilisation conjointe de trains d'ondes LiDAR vert et infrarouge pour la bathymétrie des eaux de très faible profondeurs

La bathymétrie et la topographie des surfaces immergées sont des connaissances essentielles pour la gestion durable des rivières et des espaces littoraux. Parmi les techniques permettant de les obtenir, le LiDAR bathymétrique apparaît prometteur par sa capacité à relever de grandes surfaces en un temps limité, avec une forte résolution spatiale et de manière continue entre zones émergées et immergées. Bien que certaines études aient porté sur la précision de cette technique dans les zones côtières de profondeur modérée, peu se sont intéressées aux eaux très peu profondes (<3m). Dans cette étude, une nouvelle méthode de traitement de formes d'ondes LiDAR pour les très faibles profondeurs est proposée. Cet algorithme s'appuie sur le traitement conjoint des trains d'ondes vert et proche-infrarouge (PIR). La densité et la précision des données résultantes sur les eaux côtières très peu profondes sont ensuite analysées. Les résultats de ces développements et analyses sont présentés sur des données acquises sur le Golfe du Morbihan (France) par le Service Hydrographique et Océanographique de la Marine (SHOM) en 2005 avec un système SHOALS qui fournit les formes d'ondes Raman, PIR et vert. Ce travail met l'accent sur la comparaison de la qualité entre les données bathymétriques livrées issues du traitement des signaux par l'opérateur et celles issues de l'algorithme de traitement proposé. Pour la validation des résultats, une méthode spécifique est utilisée ici afin de faciliter la comparaison de mesures altimétriques réalisées entre des points GPS de référence et des empreintes LiDAR (diamètre de l'ordre de 2m). Dans les très faibles profondeurs d'eau, l'algorithme proposé extrait 41% de mesures supplémentaires par rapport aux données livrées, avec un biais de mesure comparable (environ 5cm) et un écart-type des erreurs plus faible (26,1cm contre 41,1cm). 55% de ces mesures supplémentaires sont situés à une profondeur comprise entre 1,5m et 2m. De plus, l'algorithme proposé améliore la profondeur minimale détectable de 80cm par rapport aux données livrées (1m contre 1,8m)

Wa-LiD: A new LiDAR simulator for waters

A simulator (Wa-LiD) was developed to simulate the reflection of LiDAR waveforms from water across visible wavelengths. The specific features of the simulator include (i) a geometrical representation of the water surface properties, (ii) the use of laws of radiative transfer in water adjusted for wavelength and the water’s physical properties, and (iii) modelling of detection noise and signal level due to solar radiation. A set of simulated waveforms was compared with observed LiDAR waveforms acquired by the HawkEye airborne and GLAS satellite systems in the near-infra red or green wavelengths and across inland or coastal waters. Signal-to-noise ratio (SNR) distributions for the water surface and bottom waveform peaks are compared with simulated and observed waveforms. For both systems (GLAS and HawkEye), Wa-LiD simulated SNR conform to the observed SNR distributions

Utilisation des retours d'ondes LiDAR vert, infrarouge et Raman pour la bathymétrie des eaux de très faibles profondeurs

National audienceSuite à une prise de conscience générale, la directive cadre européenne sur l'eau de 2001 prévoit que chaque pays membre de l'union restaure un bon état écologique des ses masses d'eau en 2015. Dans ce contexte, de nombreuses études cherchent à expliquer l'impact des activités humaines, telles l'aménagement du territoire ou l'installation d'ouvrages hydroélectriques, sur les changements morphologiques et écologiques des rivières. Pour étudier ces impacts il est nécessaire de connaître la morphologie et géométrie en 3D de la rivière. Parmi les techniques permettant de les obtenir, le LiDAR bathymétrique apparaît comme prometteur par sa capacité à sonder l'environnement de façon rapide et avec une forte résolution spatiale. De plus, il peut opérer dans des contextes ou les autres techniques sont peu mobilisables comme dans le cas de zones non navigables. Cependant, les performances de cette technique n'ont pas encore été démontrées sur les fleuves et les rivières. Le LiDAR bathymétrique fonctionne sur le principe d'émission et de réception d'un faisceau laser vert (532nm) en direction de la rivière depuis un avion couplé à un DGPS et une centrale inertielle. Sur des eaux peu turbides, le laser se réfléchit dans un premier temps sur la surface puis traverse la colonne d'eau pour se réfléchir sur le fond. En mesurant la différence temporelle entre l'émission et la réception des signaux, on déduit la position de géographique de la surface et du fond de l'eau. Certains systèmes, tel le SHOALS 1000T utilisé pour cette étude, fonctionnent avec un second laser proche-infrarouge (PIR, 1064nm) qui permet également de localiser la position de la surface. Le SHOALS 1000T enregistre aussi le signal Raman (647nm) rétro-diffusé, qui apporte quant à lui des informations sur la colonne d'eau. L'utilisation conjointe de ces deux signaux permet de recouper l'information fournie par le laser vert. L'objectif est ici d'étudier la performance du LiDAR bathymétrique pour reconstituer la topographie du fond pour des zones de très faibles profondeurs d'eau

Utilisation des signaux Raman, infra-rouge et vert dans la bathymétrie lidar des très faibles profondeurs

International audienceBathymetry and topography are crucial points for sustainable management of rivers. In this context, bathymetric LiDAR appears as an adapted technology for river topography with both high data density and acquisition rate. Nevertheless, even if it exists some references of this technique's precision on coastal areas, few exist on continental waters. Today, LiDAR services providers can deliver full waveform LiDAR signals in addition to processed data. In this context, we wanted to analyze efficiency, quality and precision of bathymetric LiDAR data and waveforms on very shallow coastal waters in order to study a transfer of this technology to rivers. In this paper we present our work on the Morbihan bay (France) data set acquired by SHOM (hydrographic and oceanographic service of French navy) on 2005 with SHOALS system providing Raman, infra-red, and green waveforms. This work is focusing on data quality related to the use of Raman, infra-red, and green waveforms in data processing for surface and water bottom topography. In a first time, we computed bottom altimetrical LiDAR data precision on 9 representative very shallow waters

USING BISPECTRAL FULL-WAVEFORM LIDAR TO MAP SEAMLESS COASTAL HABITATS IN 3D

International audienceMapping coastal habitats is essential to their preservation, but the presence of water hinders seamless data collection over land-water interfaces. Thanks to its dual-wavelength and optical properties, topo-bathymetric lidar can address this task efficiently. Topo-bathymetric lidar waveforms contain relevant information to classify land and water covers automatically but are rarely analysed for both infrared and green wavelengths. The present study introduces a point-based approach for the classification of coastal habitats using bispectral waveforms of topo-bathymetric lidar surveys and machine learning. Spectral features and differential elevations are fed to a random forest algorithm to produce three-dimensional classified point clouds of 17 land and sea covers. The resulting map reaches an overall accuracy of 86%, and 65% of the prediction probabilities are above 0.60. Using this prediction confidence, it is possible to map coastal habitats and eliminate the classification errors due to noise in the data, that generate a clear tendency of the algorithm to overestimate some classes at the expense of some others. By filtering out points with a low prediction confidence (under 0.7), the classification can be highly improved and reach an overall accuracy of 97%

Very high resolution mapping of coral reef state using airborne bathymetric LiDAR surface-intensity and drone imagery

Very high resolution (VHR) airborne data enable detection and physicalmeasurements of individual coral reef colonies. The bathymetric LiDAR system, as an active remote sensing technique, accurately computes the coral reef ecosystem’s surface and reflectance using a single green wavelength at the decimetre scale over 1-to-100 km2 areas. A passive multispectral camera mounted on an airborne drone can build a blue-green-red (BGR) orthorectified mosaic at the centimetre scale over 0.01-to-0.1 km2 areas. A combination of these technologies is used for the first time here to map coral reef ecological state at the submeter scale. Airborne drone BGR values (0.03 m pixel size) serve to calibrate airborne bathymetric LiDAR surface and intensity data (0.5 m pixel size). A classification of five ecological states is then mapped through an artificial neural network (ANN). The classification was developed over a small area (0.01 km2) in the lagoon of Moorea Island (French Polynesia) at VHR (0.5 m pixel size) and then extended to the whole lagoon (46.83 km2). The ANN was first calibrated with 275 samples to determine the class of coral state through LiDAR-based predictors; then, the classification was validated through 135 samples, reaching a satisfactory performance (overall accuracy = 0.75)