Retrouvez tous les événements.
Journée de travail IPSL-CIRED
22/05/2025 09:30
Présentations des travaux menés en collaboration entre l’IPSL et le CIRED et des pistes de recherche et de projets potentiels.
Une expédition pour décrypter le cycle de l’eau en Antarctique
16/05/2025 12:30
Les Vendredis de l’OVSQ.
Forum International de la Météo et du Climat 2025 / Journées pédagogiques et grand public
15/05/2025 09:30
Trois jours pour parler climat, science et océans : l’IPSL vous donne rendez-vous du 15 au 17 mai 2025 à l’Académie du Climat pour le Forum International de la Météo et du Climat.
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Retrouvez tous les séminaires.
Emergence of Changes in the El Niño Southern Oscillation and Teleconnection Patterns
19/06/2023 16:00
Future changes in the mean climate of the tropical Pacific and characteristics of the El Niño Southern Oscillation (ENSO) are established as being likely. In this work we determine the time of emergence of climate change signals from the background natural variability.
Pollurisk, une plateforme expérimentale d’exposition à l’exposome : développements jusqu’en 2023 et au-delà, et lignes de recherche associées
19/06/2023 12:00
9e séminaire scientifique « Quand les sciences de l’environnement rencontrent les sciences de la santé » organisé par l’OSU-EFLUVE (Observatoire des Sciences de l’Univers Enveloppes Fluides de la Ville à l’Exobiologie) et l’Institut Mondor de Recherche Biomédicale (IMRB).
Biomass burning and climate: the rivers of smoke
16/06/2023 14:00
Stuart Piketh, Professeur à l’Université de North-West en Afrique du Sud et invité à l’IPSL en 2023, est spécialiste des questions de pollution atmosphérique (émission, transport et impact).
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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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