|
|
Localisation : IRISA (Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires), Rennes
Directeur de thèse : Étienne Mémin (tél. : 02 99 84 75 15, e-mail : memin@irisa.fr)
Co-directeur de thèse : François Le Gland (tél. : 02 99 84 73 62, e-mail : legland@irisa.fr)
Connaissances souhaitées : modélisation numérique, mécanique des fluides, filtrage bayésien, environnement UNIX, programation C
Contexte : Cette thèse se déroulera à l'IRISA en collaboration avec la direction Océanographie Spatiale de CLS (filiale du CNES située à Toulouse / Ramonville) : l'IRISA maîtrise les techniques de traitement d'image adaptées à l'estimation du mouvement, et la direction Océanographie Spatiale de CLS apporte sa connaissance de la modélisation numérique en océanographie et développe le marché des applications.
Sujet : L'estimation des courants à la surface des océans, à haute résolution et à haute fréquence, s'avère de plus en plus nécessaire pour traiter différents problèmes environnementaux. Ainsi, notre capacité à prévoir la dérive de nappes de polluant dépend essentiellement de notre capacité à décrire les courants de surface. Une bonne connaissance du courant de surface est également nécessaire pour assurer la sécurité des plates-formes pétrolières offshore exposées à des épisodes de courants intenses. Enfin, une connaissance fine du courant de surface permettrait aux biologistes marins de séparer la vitesse de dérive de la vitesse de nage des nombreux animaux marins suivis par satellite.
Les mesures des radars altimètres actuellement embarqués sur différents satellites fournissent une estimation directe de la principale composante du courant de surface (dite composante géostrophique) mais avec une résolution spatiale et temporelle relativement faible (plusieurs dizaines de kilomètres, plusieurs jours).
L'objectif de cette thèse est de mettre au point une technique fournissant des estimations denses (spatialement et temporellement) du champ de vitesse de surface en utilisant des mesures satellitaires de température et de couleur de l'eau. L'idée de base est que les déformations observées des champs de température ou de couleur sont essentiellement dues au courant de surface. Il s'agit de retrouver le champ de courant qui explique au mieux ces déformations au cours du temps.
Le sujet de cette thèse vise donc à estimer, dans le temps, un champ de vitesse au moyen de données éparses et bruitées. Pour faire face à ces difficultés, nous nous placerons dans le cadre des techniques d'assimilation de données. Ces méthodes viseront ici à faire coopérer (i) un modèle d'évolution de type Navier-Stokes et (ii) des mesures issues de la séquence d'images, soit par des techniques de filtrage stochastique (filtrage de Kalman, filtrage d'ensemble, ou filtrage particulaire), soit au moyen de techniques d'assimilation variationnelles.
Le travail consistera à explorer ces différentes techniques d'assimilation de données pour la mesure de champs de vitesses océaniques.
Référence :