Méthode mixte d'inversion neuro-variationnelle d'images de la couleur de l'océan : Application aux signaux SeaWIFS au large de l'Afrique de l'Ouest

par Daouda Diouf

Thèse de doctorat en Télédétection et méthodes statistiques

Sous la direction de Awa Niang et de Sylvie Thiria.

Soutenue en 2012

à Paris 6 en cotutelle avec l'Université Cheikh Anta Diop de Dakar .


  • Résumé

    Les capteurs optiques, destinés à observer l’océan depuis l’espace, mesurent le rayonnement solaire réfléchi vers l’espace par le système océan-atmosphère. La réflectance marine intéressante pour l’analyse de l’océan représente en moyenne au plus 10% de la lumière totale reçue par le capteur et est obtenue à l’issue du processus de correction atmosphérique. L’inversion de ce signal marin permet d’obtenir les paramètres géophysiques intéressants pour l’étude de l’océan, tels que la concentration en chlorophylles-a, pigment principal du phytoplancton. En général la difficulté des algorithmes standards de correction atmosphériques réside dans la quantification de l’impact des aérosols présents dans l’atmosphère sur le signal mesuré par le capteur surtout lorsqu’ils sont absorbants. Nous proposons des méthodologies statistico-mathématiques adaptés afin de déterminer les types d’aérosols atmosphériques et leurs épaisseurs optiques et ensuite restituer la couleur de l’océan. Cette méthodologie qui est une combinaison de plusieurs algorithmes neuronaux et d’une optimisation variationnelle est appelée SOM-NV et a été appliquée sur treize années d’observations du capteur SeaWiFS au large de l’Afrique de l’Ouest. Les épaisseurs optiques et les coefficients d’Angström mesurés in-situ (mesures AERONET) ont permis de valider respectivement les épaisseurs optiques et les types d’aérosols obtenues par SOM-NV. D’autre part la méthode est aussi capable de détecter les aérosols absorbants tels que les poussières sahariennes et donne des résultats précis pour les valeurs d'épaisseur optiques supérieures à 0,35, ce qui n'est pas le cas pour le produit standard SeaWiFS.

  • Titre traduit

    Mixed neuro-variational inversion method of ocean color images : application to SeaWIFS signals of the West Africa coast


  • Résumé

    Optical sensors, used to observe the ocean from space, measure the solar radiation reflected back to space by the ocean-atmosphere system. The marine reflectance interesting for the analysis of the ocean represents an average at most 10% of the total light received by the sensor and is obtained at the end of an atmospheric correction process. The inversion of this marine signal provides geophysical parameters interesting for the study of the ocean, such as the chlorophyll-a concentration, a major pigment of phytoplankton. In general the difficulty of standard atmospheric correction algorithms lies in quantifying the impact of aerosols in the atmosphere on the signal measured by the sensor especially when they are absorbing. We present adapted statistical and mathematical methodologies to determine atmospheric aerosols types and their optical thickness and then retrieve the ocean color. This methodology which is a combination of several neural network algorithms and a variational optimization is called SOM-NV and was applied to thirteen years of SeaWiFS observations off West Africa. The aerosols optical thickness and Angström coefficients measured in-situ (AERONET measurements) were respectively used to validate the aerosols optical thickness and aerosols types obtained by SOM-NV. Furthermore the method is also able to detect absorbing aerosols such as Saharan dust and gives accurate results for optical thickness values greater than 0. 35, which is not the case for SeaWiFS standard product.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (136 p.)
  • Annexes : Bibliographie p.109-114

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  • Cote : T Paris6 2012 181
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