Image de-noising techniques to improve the observability of oceanic fine-scale dynamics by the SWOT mission
Techniques de débruitage d'image pour améliorer l'observabilité de la fine échelle océanique par SWOT
Résumé
Sea Surface Height (SSH) observations describing scales in the range 10 - 100 km are crucial to better understand energy transfers across scales in the open ocean and to quantify vertical exchanges of heat and biogeochemical tracers. The Surface Water Ocean Topography (SWOT) mission is a new wide-swath altimetric satellite which is planned to be launched in 2022. SWOT will provide information on SSH at a kilometric resolution, but uncertainties due to various sources of errors will challenge our capacity to extract the physical signal of structures below a few tens of kilometers. Filtering SWOT noise and errors is a key step towards an optimal interpretation of the data.The aim of this study is to explore image de-noising techniques to assess the capabilities of the future SWOT data to resolve the oceanic fine scales. Pseudo-SWOT data are generated with the SWOT simulator for Ocean Science, which uses as input the SSH outputs from high-resolution Ocean General Circulation Models (OGCMs). Several de-noising techniques are tested, to find the one that renders the most accurate SSH and its derivatives fields while preserving the magnitude and shape of the oceanic features present. The techniques are evaluated based on the root mean square error, spectra and other diagnostics.In Chapter 3, the pseudo-SWOT data for the Science phase is analyzed to assess the capabilities of SWOT to resolve the meso- and submesoscale in the western Mediterranean. A Laplacian diffusion de-noising technique is implemented allowing to recover SSH, geostrophic velocity and relative vorticity down to 40 - 60 km. This first step allowed to adequately observe the mesoscale, but space is left for improvement at the submesoscale, specially in better preserving the intensity of the SSH signal.In Chapter 4, another de-noising technique is explored and implemented in the same region for the satellite's fast-sampling phase. This technique is motivated by recent advances in data assimilation techniques to remove spatially correlated errors based on SSH and its derivatives. It aims at retrieving accurate SSH derivatives, by recovering their structure and preserving their magnitude. A variational method is implemented which can penalize the SSH derivatives of first, second, third order or a combination of them. We find that the best parameterization is based on a second order penalization, and find the optimal parameters of this setup. Thanks to this technique the wavelengths resolved by SWOT in this region are reduced by a factor of 2, whilst preserving the magnitude of the SSH fields and its derivatives.In Chapter 5, we investigate the finest spatial scale that SWOT could resolve after de-noising in several regions, seasons and using different OGCMs. Our study focuses on different regions and seasons in order to document the variety of regimes that SWOT will sample. The de-noising algorithm performs well even in the presence of intense unbalanced motions, and it systematically reduces the smallest resolvable wavelength. Advanced de-noising algorithms also allow to reliably reconstruct SSH gradients (related to geostrophic velocities) and second order derivatives (related to geostrophic vorticity). Our results also show that a significant uncertainty remains about SWOT's finest resolved scale in a given region and season because of the large spread in the level of variance predicted among our high-resolution ocean model simulations.The de-noising technique developed, implemented and tested in this doctoral thesis allows to recover, in some cases, SWOT spatial scales as low as 15 km. This method is a very useful contribution to achieving the objectives of the SWOT mission. The results found will help better understand the ocean's dynamics and oceanic features and their role in the climate system.
Les observations de la hauteur de la surface de la mer (SSH) décrivant des échelles entre 10 et 100 km sont cruciales pour mieux comprendre les transferts d'énergie et pour quantifier les échanges verticaux de chaleur et de traceurs biogéochimiques. La mission Surface Water Ocean Topography (SWOT) est un nouveau satellite altimétrique à large fauchée dont le lancement est prévu en 2022. SWOT fournira des informations sur la SSH à une résolution kilométrique, mais des incertitudes dues à diverses sources d'erreurs mettront à l'épreuve notre capacité à extraire le signal physique des structures inférieures à quelques dizaines de kilomètres. Le filtrage du bruit et des erreurs SWOT est une étape clé vers une interprétation optimale des données.L'objectif de cette étude est d'explorer des techniques de débruitage d'image afin d'évaluer les capacités des futures données SWOT à résoudre les fines échelles océaniques. Les données pseudo-SWOT sont générées avec le simulateur SWOT pour l'océanographie, qui utilise comme données d'entrée les sorties SSH des modèles de circulation générale océanique (OGCMs) à haute résolution. Plusieurs techniques de débruitage sont testées, afin de trouver celle qui rend le plus précisément les champs de SSH et de ses dérivées tout en préservant l'amplitude et la forme des structures océaniques présentes. Les techniques sont évaluées sur la base de la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne, des spectres et d'autres diagnostiques.Au Chapitre 3, les données pseudo-SWOT pour la phase scientifique sont analysées pour évaluer les capacités de résolution de la méso et la sousmésoéchelle en Méditerranée occidentale. Une technique de débruitage par diffusion laplacienne est mise en œuvre permettant de récupérer la SSH, la vitesse géostrophique et la vorticité relative jusqu'à 40 - 60 km. Cette première étape a permis d'observer correctement la mésoéchelle, mais des améliorations sont possibles à la sousmesoéchelle, notamment pour mieux préserver l'intensité du signal SSH.Au Chapitre 4, une autre technique de débruitage est explorée dans la même région pour la phase d'échantillonnage rapide du satellite. Elle vise à retrouver adéquatement des dérivées de SSH, en récupérant leur structure et en préservant leur ampleur. Une méthode variationnelle est mise en œuvre qui peut pénaliser les dérivées de la SSH de premier, deuxième, troisième ordre ou une combinaison de ceux-ci. Le meilleur paramétrage est basé sur une pénalisation de second ordre, et nous avons trouvé les paramètres optimaux de cette configuration. Grâce à cette technique, les longueurs d'onde résolues par SWOT dans cette région sont réduites d'un facteur 2, tout en préservant l'ampleur des champs.Au Chapitre 5, nous étudions l'échelle spatiale la plus fine que SWOT pourrait résoudre après avoir débruité dans plusieurs régions, saisons et en utilisant différents OGCMs. Notre étude se concentre sur différentes régions et afin de documenter la variété des régimes que SWOT échantillonnera. L'algorithme de débruitage fonctionne bien même en présence de mouvements rapides non équilibrés intenses, et permet de réduire systématiquement la plus petite longueur d'onde résolue. Algorithmes de débruitage avancés permettent également de reconstruire de manière fiable les gradients SSH et les dérivées de second ordre. Nos résultats montrent également qu'une incertitude importante subsiste quant à l'échelle la plus fine résolue par SWOT dans une région et saison données en raison de la grande dispersion du niveau de variance estimé par nos simulations.La technique de débruitage développée, mise en œuvre et testée dans cette thèse doctorale permet de récupérer, dans certains cas, des échelles spatiales SWOT jusqu'à 15 km. Cette méthode est une contribution très utile pour atteindre les objectifs de la mission SWOT. Les résultats trouvé aideront à mieux comprendre la dynamique et les structures océaniques et leur rôle dans le système climatique.
Origine : Version validée par le jury (STAR)