Inversion neuro-variationnelle des images de la couleur de l'ocean - Restitution des proprietes optiques des aerosols et de la concentration en chlorophylle-a pour les eaux du cas I - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2004

Neuro-variational inversion of ocean color images - retrieval of aerosol optical properties and chlorophyll-a concentration for case I waters

Inversion neuro-variationnelle des images de la couleur de l'ocean - Restitution des proprietes optiques des aerosols et de la concentration en chlorophylle-a pour les eaux du cas I

Résumé

The optical instruments on board satellite measure the solar radiation reflected by the sea and the atmosphere. This radiation is strongly contaminated by its interaction with the atmosphere in the wavelengths which interest the ocean color. The preliminary removal of this contamination to observe the true ocean color is called atmospheric correction. The work of this thesis is focused on the SeaWiFS atmospheric correction algorithm. It shows the contribution of mathematical methods which are the networks of artificial neurons and the variational inversion for the atmospheric correction algorithms. A first neural networks inversion in the infra-red allow to retrieve the optical properties of the aerosols. These restitutions are compared, on the Mediterranean Sea, with the SeaWiFS products and are validated with ground-based measurements, showing a better estimate of the Angstrom coefficient and an equal estimate of the optical thickness. The second inversion is done on all the spectrum visible and near infra-red by combining neural networks and variational inversion. The chlorophyll-a maps are compared, on the same region, with in-situ data showing a better estimate of weak values than the SeaWIFS algorithm.
Les instruments optiques a bord de satellite mesurent le rayonnement solaire reflechi par la mer et l'atmosphere. Ce rayonnement est fortement contamine par son interaction avec l'atmosphere dans les longueurs d'ondes qui interessent la couleur de l'ocean. L'elimination prealable de cette contanimation pour observer la veritable couleur de l'eau est appele correction atmospherique. Ce travail se focalise sur l'algorithme de correction atmospherique du capteur SeaWiFS. Il montre l'apport des methodes mathematiques que sont les reseaux de neurones artificiels et l'inversion variationnelle pour les algorithmes de correction atmospherique. Une premiere inversion par reseaux de neurones dans le proche infra-rouge permet de restituer les proprietes optiques des aerosols. Ces restitutions sont comparees, sur la mer Mediterranee, avec les produits SeaWiFS et validees avec des mesures au sol, montrant une meilleure estimation du coefficient d'Angstrom et une estimation egale de l'epaisseur optique. La deuxieme inversion se fait sur tout le spectre visible et proche infra-rouge en combinant reseaux de neurones et inversion variationnelle. Les cartes de chlorophylle-a sont comparees, sur la meme zone, a des donnees in-situ montrant une meilleure estimation des faibles valeurs que l'algorithme SeaWIFS.
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Dates et versions

tel-00007377 , version 1 (10-11-2004)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00007377 , version 1

Citer

Cédric Jamet. Inversion neuro-variationnelle des images de la couleur de l'ocean - Restitution des proprietes optiques des aerosols et de la concentration en chlorophylle-a pour les eaux du cas I. Autre. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2004. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00007377⟩
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