Sauvons nos Océans - Quelles priorités et quels moyens d'action face à l'urgence climatique et écologique

17/03/2022 18:30

Once Upon the Permafrost: Culture and Climate Change in the 21st Century

11/03/2022 12:30

Weather-to-climate drivers of Arctic amplification with Camille Li (Univ. of Bergen)

07/03/2022 11:00

Contribution de l’IA à la cartographie pour analyser les dunes éoliennes

28/03/2025 11:30

Séminaire du LATMOS.

The public engagement of academics: between academic freedom and professional ethics

27/03/2025 11:00

Séminaire du groupe « Réflexion Engagement Climat », LSCE.

Mieux prendre en compte la courte durée de vie du méthane sur le changement climatique. Implications pour l’évaluation de l’impact climatique du système agrialimentaire européen

21/03/2025 13:00

Séminaire de l’UMR METIS-IPSL.

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

Réponse des systèmes aquifères aux changements environnementaux : du bassin versant au globe

27/06/2024 13:30

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