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TRACIS: Tropospheric Research campaign on Air humidity Content by Ipral at SIRTA
13/05/2025 00:00
TRACIS est une campagne de mesures intensives se déroulant à l’observatoire SIRTA entre le 12 et le 28 Mai 2025. Cette campagne vise à évaluer nos capacités de mesure de la vapeur d’eau en haute troposphère dans la zone ou se forment les nuages de glaces.
Lancement du Centre « Climat-Société » de l’IPSL
10/04/2025 14:00
Acteur clé de la recherche en sciences du climat en Île-de-France, avec une expertise scientifique et pédagogique qui font référence, l’Institut Pierre-Simon Laplace lance son Centre « Climat-Société ».
Art & Climat, autour des œuvres de Claude Monet et Olivier Debré
05/04/2025 14:00
À l’occasion de l’exposition « Monet – Debré, Entre Fog et Brume », présentée du 13 mars au 18 mai 2025, le musée Ingres Bourdelle de Montauban organise un temps de rencontre, d’échanges et de jeux autour des œuvres et du climat.
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Retrouvez tous les séminaires.
Phytoplankton community response to atmospheric dust addition in the Arabian Sea under different CO2 levels : An experimental Approach
28/06/2023 11:00
The Indian Ocean receives nearly one-fourth of the global atmospheric dust deposition which is about 113 Mt. yr− 1 and the Arabian Sea is vulnerable to dust supply which can potentially modulate its surface water biogeochemical processes, particularly, phytoplankton communities.
Mathematical perspectives on the study of the Gulf Stream separation problem
27/06/2023 11:00
The work presented on this poster is the very beginning of the research I will be carrying out during my PhD thesis on the Gulf Stream separation. We present here some ideas to draw a mathematical formalism to study this oceanography problem.
Unravelling the air quality puzzle in emerging markets – driving science-based policy to clean air in the developing world
23/06/2023 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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