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L’accélération de la croissance des forêts est le principal facteur compensant partiellement les émissions de carbone par la déforestation
15/02/2022 11:00
Julia Le Noë (équipe Surface et réservoirs, LGENS) présentera le 15 février 2022 un séminaire à l’ENS sur l’accélération de la croissance des forêts comme facteur principal compensant partiellement les émissions de carbone par la déforestation
Impact of clouds parameterization on warm conveyor belts and jet-stream dynamics. A modeling and observational approach
14/02/2022 11:00
A seminar organised by the Laboratoire de Météorologie Dynamique (LMD-IPSL) at ENS with Marie Mazoyer (Météo-France) on the impact of clouds parameterization on warm conveyor belts and jet-stream dynamics : a modeling and observational approach.
« Climat : comprendre, s'éduquer, agir »
10/02/2022 00:00
La projection du documentaire « Jean Jouzel, dans la bataille du siècle » réalisé par Brigitte Chevet sera suivie d’un débat sur les moyens mis en œuvre dans l’éducation au climat à tous les âges de la vie.
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Using paleoclimatic simulations to track ecological niches and dispersal of extinct primates
23/09/2022 11:00
If, since your childhood, you have been wondering where you come from, then you may have some answers during this seminar. Corentin Gibert will show how a very multidisciplinary study conducted within the framework of the ANR HADoC, for Human Ancestors Dispersal: the role of Climate, provides some answers to these fundamental questions. The conference will be held in English.
Mediterranean agriculture and global change: understanding the present, reconstructing the past and projecting the future
09/09/2022 12:00
Eduardo Aguilera est chercheur en Agronomie à l’Université Polytechnique de Madrid. Ce séminaire est organisé par METIS-IPSL.
Paintings by Turner and Monet Depict Trends in 19th Century Air Pollution
04/07/2022 11:00
Anna Lea Albright est au Laboratoire de Météorologie Dynamique (LMD-IPSL).
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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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