L’objectif du projet est de proposer de nouvelles méthodes pour le traitement des images satellite, avec une application phare pour le débruitage des données altimétriques haute-résolution que fournira le prochain satellite SWOT (CNES/NASA, 2021). Une modélisation mathématique précise du bruit affectant les mesures permettra de caractériser les corrélations spatiales des erreurs contenues dans les données. Des a priori physiques sur la nature des champs de hauteur de l’océan à reconstruire seront également prises en compte au sein d’algorithmes automatiques de restauration de données. Le projet cherche ainsi à faire un lien concret entre la théorie mathématique du signal et les applications en physique océanographique, en se servant du potentiel des méthodes d’apprentissage, proposées dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il s’agira de traiter efficacement (coût de calcul et de stockage) de grandes masses de données, afin d’améliorer la connaissance des phénomènes caractérisant les petites échelles de la dynamique océanique.
MPAM Modèles Physiques et Apprentissage : Mission SWOT
Résumé
Mots clés
- Fragile X syndromeModélisationOptimisationTraitement d'images
Partenaires du projet
INSMI
Nicolas PAPADAKIS
Institut de Mathématiques de Bordeaux
(UMR5251) Talence, France
INSU
Emmanuel Cosme
Institut des Géosciences de l'Environnement
(UMR5001) France
INS2I
Ronan Fablet
Laboratoire des Sciences et Techniques de l'Information, de la Communication et de la Connaissance
(UMR6285) France