Apprentissage depuis les données de télédétection de l'océan

Learning from ocean remote sensing data

• Auteur / Autrice : Redouane Lguensat
• Direction : Ronan Fablet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, Image, Vision
• Date : Soutenance le 22/11/2017
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département Signal et Communications - Lab-STICC_IMTA_CID_TOMS - Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
• Jury : Président / Présidente : Sylvie Thiria
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ronan Fablet, Sylvie Thiria, Antonio Turiel, Marc Bocquet, Bertrand Chapron, Pierre Ailliot, Clément Ubelmann
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Antonio Turiel, Marc Bocquet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Eau -- Température

Niveau des eaux

Prévision

Apprentissage profond

Télédétection

Océanographie appliquée

Assimilation de données (géophysique)

Mots clés libres

Assimilation de données

Prédiction par analogues

Assimilation de données par analogues

Télédétection de l'océan

Température de la surface de l'océan

Elévation du niveau de la mer

Apprentissage profond

Analog forecasting

Data assimilation

Analog data assimilation

Sea surface temperature

Sea level anomaly

Deep learning

Ocean remote sensing

Résumé

Reconstruire des champs géophysiques à partir d'observations bruitées et partielles est un problème classique bien étudié dans la littérature. L'assimilation de données est une méthode populaire pour aborder ce problème, et se fait par l'utilisation de techniques classiques, comme le filtrage de Kalman d’ensemble ou des filtres particulaires qui procèdent à une évaluation online du modèle physique afin de fournir une prévision de l'état. La performance de l'assimilation de données dépend alors fortement de du modèle physique. En revanche, la quantité de données d'observation et de simulation a augmenté rapidement au cours des dernières années. Cette thèse traite l'assimilation de données d'une manière data-driven et ce, sans avoir accès aux équations explicites du modèle. Nous avons développé et évalué l'assimilation des données par analogues (AnDA), qui combine la méthode des analogues et des méthodes de filtrage stochastiques (filtres Kalman, filtres à particules, chaînes de Markov cachées). Des applications aux modèles chaotiques simplifiés et à des études de cas de télédétection réelle (température de surface de lamer, anomalies du niveau de la mer), nous démontrons la pertinence d'AnDA pour l'interpolation de données manquantes des systèmes dynamiques non linéaires et à haute dimension à partir d'observations irrégulières et bruyantes.Motivé par l'essor du machine learning récemment, la dernière partie de cette thèse est consacrée à l'élaboration de modèles deep learning pour la détection et de tourbillons océaniques à partir de données de sources multiples et/ou multi temporelles (ex: SST-SSH), l'objectif général étant de surpasser les approches dites expertes.

Reconstructing geophysical fields from noisy and partial remote sensing observations is a classical problem well studied in the literature. Data assimilation is one class of popular methods to address this issue, and is done through the use of classical stochastic filtering techniques, such as ensemble Kalman or particle filters and smoothers. They proceed by an online evaluation of the physical modelin order to provide a forecast for the state. Therefore, the performanceof data assimilation heavily relies on the definition of the physical model. In contrast, the amount of observation and simulation data has grown very quickly in the last decades. This thesis focuses on performing data assimilation in a data-driven way and this without having access to explicit model equations. The main contribution of this thesis lies in developing and evaluating the Analog Data Assimilation(AnDA), which combines analog methods (nearest neighbors search) and stochastic filtering methods (Kalman filters, particle filters, Hidden Markov Models). Through applications to both simplified chaotic models and real ocean remote sensing case-studies (sea surface temperature, along-track sea level anomalies), we demonstrate the relevance of AnDA for missing data interpolation of nonlinear and high dimensional dynamical systems from irregularly-sampled and noisy observations. Driven by the rise of machine learning in the recent years, the last part of this thesis is dedicated to the development of deep learning models for the detection and tracking of ocean eddies from multi-source and/or multi-temporal data (e.g., SST-SSH), the general objective being to outperform expert-based approaches.