Estimation et Classification de Signaux Altimétriques

Estimation and Classification of Altimetric Signals

• Auteur / Autrice : Jérôme Severini
• Direction : Jean-Yves Tourneret, Corinne Mailhes
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, Image, Acoustique et Optimisation (SIAO)
• Date : Soutenance le 07/10/2010
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (1995-....)

Mots clés

Mots clés libres

Altimétrie

Inférence Bayésienne

Méthodes MCMC

Classification

Oc-svm

Altimetry

MCMC methods

Classification

Oc-svm

Bayesian inference

Résumé

La mesure de la hauteur des océans, des vents de surface (fortement liés aux températures des océans), ou encore de la hauteur des vagues sont un ensemble de paramètres nécessaires à l'étude des océans mais aussi au suivi de leurs évolutions : l'altimétrie spatiale est l'une des disciplines le permettant. Une forme d'onde altimétrique est le résultat de l'émission d'une onde radar haute fréquence sur une surface donnée (classiquement océanique) et de la mesure de la réflexion de cette onde. Il existe actuellement une méthode d'estimation non optimale des formes d'onde altimétriques ainsi que des outils de classifications permettant d'identifier les différents types de surfaces observées. Nous proposons dans cette étude d'appliquer la méthode d'estimation bayésienne aux formes d'onde altimétriques ainsi que de nouvelles approches de classification. Nous proposons enfin la mise en place d'un algorithme spécifique permettant l'étude de la topographie en milieu côtier, étude qui est actuellement très peu développée dans le domaine de l'altimétrie.

After having scanned the ocean levels during thirteen years, the french/american satelliteTopex-Poséidon disappeared in 2005. Topex-Poséidon was replaced by Jason-1 in december 2001 and a new satellit Jason-2 is waited for 2008. Several estimation methods have been developed for signals resulting from these satellites. In particular, estimators of the sea height and wave height have shown very good performance when they are applied on waveforms backscattered from ocean surfaces. However, it is a more challenging problem to extract relevant information from signals backscattered from non-oceanic surfaces such as inland waters, deserts or ices. This PhD thesis is divided into two parts : A first direction consists of developing classification methods for altimetric signals in order to recognize the type of surface affected by the radar waveform. In particular, a specific attention will be devoted to support vector machines (SVMs) and functional data analysis for this problem. The second part of this thesis consists of developing estimation algorithms appropriate to altimetric signals obtained after reflexion on non-oceanic surfaces. Bayesian algorithms are currently under investigation for this estimation problem. This PhD is co-supervised by the french society CLS (Collect Localisation Satellite) (seehttp://www.cls.fr/ for more details) which will in particular provide the real altimetric data necessary for this study.