Identification et détection de phénomènes transitoires contenus dans des mesures radar à faible rapport signal à bruit : Applications conjointes aux problématiques océanographique et atmosphérique

Identification and detection of transient phenomena from low signal-to-noise ratio radar signals : joint application to oceanographic and atmospheric sensing

• Auteur / Autrice : Baptiste Domps
• Direction : Charles-Antoine Guérin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique. Télédétection radar
• Date : Soutenance le 13/12/2021
• Etablissement(s) : Toulon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mer et Sciences. ED 548 (Toulon)
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : Degreane Horizon
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut méditerranéen d'océanologie (MIO) (Marseille ; Toulon)
• Jury : Président / Présidente : Anne Molcard
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marie Lothon, Julien Marmain
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Alexandre Baussard, René Garello

Mots clés

Mots clés contrôlés

Turbulence atmosphérique

Entropie maximale, Méthode d'

Vents

Radar

Courants marins

Mots clés libres

Télédétection

Radars océanographiques

Profileurs de vent

Courants marins

Radars spatiaux

Tsunamis

Turbulences

Modèles autorégressifs

Méthode à entropie maximale

Remote sensing

Oceanographic radars

Wind profilers

Ocean currents

Spaceborne radars

Tsunamis

Turbulence

Autoregressive models

Maximum entropy method

Résumé

L'observation de la dynamique de l'atmosphère et de la surface de l'océan peut être réalisée par télédétection radar. L'approche habituelle consiste, dans les deux cas, à calculer numériquement le spectre Doppler des échos temporels reçus à l'aide d'une transformée de Fourier discrète. Bien que satisfaisante pour la plupart des applications, cette méthode ne convient pas pour l'observation de phénomènes transitoires, plus courts que le temps d'intégration nécessaire à l'observation radar. Nous utilisons une technique alternative, basée sur une représentation autorégressive des séries temporelles radar et associée à la méthode dite à entropie maximale. Cette approche est appliquée à la mesure de courants de surface par radar côtier dans la bande des hautes fréquences, puis à celle de vent dans la basse atmosphère par radar en bande L. Dans les deux situations, nous montrons à l'aide de simulations numériques, de comparaisons avec d'autres instruments et d'études de cas que l'approche proposée conduit à des estimations fiables des grandeurs géophysiques (courants marins et vitesses de vent) pour des temps d'intégration brefs, là où la méthode conventionnelle échoue.

Observations of atmospheric and ocean surface dynamics can be performed via radar remote sensing. The usual approach consists, in both cases, in numerically calculating the Doppler spectrum of the received temporal echoes using a discrete Fourier transform. Although satisfactory for most applications, this method is not suitable for observations of transient phenomena due to being shorter than the integration time required for radar observations. We use an alternative technique based on an autoregressive representation of the radar time series combined with the maximum entropy method. This approach is applied to coastal radar measurements of surface currents in the high frequency band as well as to L-band radar measurements of wind in the lower atmosphere. For both cases, through numerical simulations and case studies, we compare our approach with others that use different instruments. We show that for short integration times, where conventional methods fail, our proposed approach leads to reliable estimates of geophysical quantities (ocean currents and wind speeds).