Estimation de la hauteur des sommets des nuages par mesures actives et de radiance

Vue d’avion d’une couverture nuageuse. © Freepik wirestock.

Les questions mathématiques associées à ce projet mobilisent des outils issus de plusieurs domaines complémentaires en traitement du signal et des images, afin d’exploiter conjointement des mesures d’imagerie infrarouge, obtenues via les satellites géostationnaires, et des mesures dites « actives » de type lidar et radar.

Le projet fait appel à des outils d’analyse multi-échelle, à travers notamment l’utilisation de transformations en ondelettes et de « scattering » pour extraire des caractéristiques pertinentes des images satellites. Il pose aussi des questions d’inférence bayésienne, c’est-à-dire de reconstruction de paramètres des modèles utilisés, qui impliquent de modéliser les incertitudes associées aux observations issues de l’imagerie et d’intégrer des mesures actives pour affiner les estimations. Pour finir, le projet fait appel à des méthodes d’apprentissage automatique explicable, à travers le développement d’algorithmes transparents, pour comprendre les décisions des modèles.

Le projet vise à développer des outils innovants pour exploiter les données des satellites géostationnaires modernes. Les perspectives incluent l’intégration de ces méthodes dans les modèles opérationnels de prévision météorologique et climatique, ainsi que leur adaptation aux futures générations de satellites.

Ce projet interdisciplinaire regroupe des chercheurs du Laboratoire de météorologie dynamique (LMD) de l’ENS-PSL, de l’Institut de recherche en informatique, mathématiques, automatique et signal (IRIMAS) de l’Université de Haute Alsace et du Centre national de recherches météorologiques (CNRM).