Assimilation d'images pour les fluides géophysiques

Innocent Souopgui 1
1 MOISE - Modelling, Observations, Identification for Environmental Sciences
LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble , Inria Grenoble - Rhône-Alpes
Résumé : La compréhension et la prévision de l'évolution des fluides géophysiques sont d'une importance capitale et constituent un domaine de recherche scientifique aux enjeux conséquents. Une bonne prévision est basée sur la prise en compte de toutes les informations disponibles sur le système considéré. Ces informations incluent les modèles, les observations et les connaissances a priori. L'assimilation de données permet de les combiner de façon optimale pour déterminer les entrées du modèle. Les dernières décennies ont vu croître en densité et en qualité la couverture satellitaire produisant, entre autres, des séquences d'images montrant l'évolution dynamique de certains phénomènes géophysiques tels que les dépressions et les fronts. Ces séquences d'images sont jusqu'à présent sous-utilisées en assimilation de données. Cette thèse propose une extension de l'assimilation variationnelle de données aux observations de type séquence d'images. Après avoir présenté les images, leur utilisation actuelle et ses limites, nous introduisons les notions de niveau d'interprétation, d'espaces et d'opérateur image. Ces notions sont utilisées pour formuler l'assimilation directe de séquences d'images. Nous proposons également une nouvelle approche de régularisation par diffusion généralisée pour les problèmes inverses. Les résultats préliminaires en traitement d'images et en assimilation directe de séquence d'images montrent une méthode prometteuse qui résout la plupart des problèmes rencontrés avec les approches classiques de régularisation.
Type de document :
Thèse
Mathématiques [math]. Université Joseph-Fourier - Grenoble I, 2010. Français


https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00539626
Contributeur : Innocent Souopgui <>
Soumis le : mercredi 24 novembre 2010 - 17:50:16
Dernière modification le : mardi 22 mars 2016 - 01:27:52
Document(s) archivé(s) le : vendredi 26 octobre 2012 - 16:50:13

Identifiants

  • HAL Id : tel-00539626, version 1

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Innocent Souopgui. Assimilation d'images pour les fluides géophysiques. Mathématiques [math]. Université Joseph-Fourier - Grenoble I, 2010. Français. <tel-00539626>

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