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Mars : retours de missions
23/11/2024 16:00
Les rendez-vous dans l’espace, Cité des Sciences et de l’Industrie
Vers des climats inclusifs
20/11/2024 09:00
Chaque année, l’association « Femmes et Sciences » organise un colloque sur un thème spécifique permettant de discuter de la place des femmes dans les métiers scientifiques et techniques. L’édition 2024 se tiendra à Strasbourg.
Peut-on contrôler les nuages ?
12/11/2024 18:30
Quel rapport avons-nous aux nuages ? Quelle symbolique ? A qui appartiennent-ils ? Quelle influence sur le changement climatique ? Comment les déchiffrer ? Peut-on et doit-on les contrôler ? Les nuages sont-ils les reflets de nos sociétés ? Comment sont-ils devenus les témoins et les acteurs malgré eux du changement climatique ?
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Retrouvez tous les séminaires.
Découvrez ClimarisQ : le jeu smartphone/web qui vous engage dans la lutte pour le climat
23/05/2023 11:00
Vous êtes un.e scientifique passionné.e par les enjeux environnementaux et le changement climatique ? Vous cherchez un moyen amusant et éducatif d’approfondir vos connaissances sur le système climatique ? Ne cherchez plus ! Nous vous invitons à découvrir ClimarisQ, un jeu passionnant conçu pour sensibiliser les joueur.euses aux impacts du changement climatique et à l’urgence d’une action.
Séminaire de présentation du Centre de Calcul et de Données ESPRI de l'IPSL
22/05/2023 14:00
Les équipes du centre de calcul et de données ESPRI de l’IPSL vous invitent à un séminaire pour vous présenter les services que nous opérons et qui peuvent être utiles pour vos projets : mise à disposition de moyens de calcul intensif distribué, accès à des bases de données diverses, espace de stockage, plateformes de diffusion de données scientifiques, hébergement de projets.
Agricultural Markets & Climate Change: Adaptation to Climate Extremes
16/05/2023 11:00
Séminaire du LGENS/CERES.
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Retrouvez toutes les soutenances de thèses et de HDR.
Conception de modèles d'apprentissage profond pour les inversions de surface et atmosphériques à partir du sondeur infrarouge IASI
02/07/2024 10:00
L’observation de la Terre est essentielle pour comprendre et surveiller le comportement complexe de notre planète. Les satellites, équipés d’un certain nombre de capteurs sophistiqués, constituent une plateforme clé à cet égard, offrant une opportunité d’observer la Terre à l’échelle globale et de manière continue. Les tech- niques d’apprentissage automatique (ML) sont utilisées depuis plusieurs décennies, dans la communauté de la télédétection, pour traiter la grande quantité de données générées quotidiennement par les systèmes d’observation de la Terre. La révolution apportée par les nouvelles techniques de Deep Learning (DL) a toute- fois ouvert de nouvelles possibilités pour l’exploitation des observations satellitaires.
Cette thèse vise à montrer que des techniques de traitement d’images telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), à condition qu’elles soient bien maîtrisées, ont le potentiel d’améliorer l’estimation des paramètres atmosphériques et de surface de la Terre. En considérant les observations à l’échelle de l’image plutôt qu’à l’échelle du pixel, les dépendances spatiales peuvent être prises en compte. De telles techniques sont utilisées dans cette thèse pour l’estimation des tempéra- tures de surface et atmosphériques, ainsi que pour la détection et la classification des nuages à partir des observations de l’Interféromètre Atmosphérique de Sondage dans l’Infrarouge (IASI). IASI, qui est placé à bord des satellites en orbite polaire Metop, est un sondeur hyperspectral collectant des données sur une large gamme de longueurs d’onde dans l’infrarouge. Chacune est adaptée à l’identification des constituants atmosphériques à différents niveaux de l’atmosphère, ou de paramètres de surface.
En plus d’améliorer la qualité des restitutions, de telles méthodes d’Intelligence Artificielle (IA) sont capables de traiter des images contenant des données manquantes, de mieux estimer les événements extrêmes (souvent négligés par les techniques statistiques traditionnelles) et d’estimer les incertitudes des restitutions. Cette thèse montre pourquoi les méthodes d’IA, et en particulier les CNN avec convolutions partielles, devraient constituer l’approche privilégiée pour l’exploitation des observations provenant de nouvelles missions satellitaires telles que IASI-NG ou MTG-S IRS.
L’eau souterraine, une ressource en eau critique pour les forêts et les sociétés humaines en état de stress hydrique
26/06/2024 14:00
- Frédéric NGUYEN, PR, Université de Liège
- Nathalie BREDA, DR, INRAE – UMR SILVA
- Patrick LACHASSAGNE, DR, IRD – UMR HSM
- Isabelle BRAUD, DR, INRAE – UR RiverLy
- Roger MOUSSA, DR, INRAE – UMR LISAH
- Valérie PLAGNES, PR, Sorbonne Université – UMR METIS
- Damien JOUGNOT, DR, CNRS – UMR METIS
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