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Les infrastructures vertes multifonctionnelles en Île-de-France : de la connaissance à l'action
06/03/2025 09:00
Organisée par le GREC francilien.
La sobriété dans nos métiers. Vers un positionnement IPSL ?
13/02/2025 09:00
Journée Transform’Actions IPSL – 13 février 2025
Gaz à effet de serre et finance verte
06/02/2025 09:00
Workshop en ligne : permettre un dialogue entre ces communautés complémentaires en établissant un état des lieux des méthodes de mesure des émissions, des bases de données disponibles, et de leur utilisation respective dans chaque communauté.
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Conférence-débat sur le contexte des négociations sur le climat et le rôle de la science pour l’appui aux décisions
14/03/2022 11:00
Conférence-débat avec Paul Watskinson sur le contexte des négociations sur le climat et le rôle de la science pour l’appui aux décisions, animée par Mounia Mostefaoui
On the Reliability of the El Nino-Southern Oscillation over the Last Millennium
10/03/2022 10:00
Our understanding of the oceanic and atmospheric dynamics under continued anthropogenic forcing rests on two major pillars: general circulation models (GCMs) and instrumental climate data. However, observations of 20th century climate (e.g. from weather stations or satellites) are too short (back to 1900) to fully characterize decadal and centennial variability in the climate system.
Extreme heatwaves in Europe 1950-2020: analysis of the links between meteorology, population, and impacts
28/02/2022 11:00
There is high confidence that heatwaves will become more frequent and more intense under the influence of climate change.
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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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