Projet post-doctoral CNES

Sciences utilisatrices de moyens spatiaux

Chaîne de traitement des images de couleur de l’Océan

Application aux eaux du cas 2

Julien Brajard

Objectifs : Restitution de paramètres aérosols (épaisseur optique, absorption, …) et marins

(chlorophylle-a, …)

Mon profil

Julien Brajard

Derniers diplômes obtenus (2003) :• Diplôme d’ingénieur en Télécommunications (INT)

• DESS Traitement de l’information et exploitation des données

Situation actuelle :• Dernière année de doctorat dans l’équipe « Modélisation statistique avancée » du LOCEAN/IPSL sous la direction de Sylvie Thiria (co-directeur : Cyril Moulin).

Images de couleur de l’Océan

SeaWiFS processing : 4 September 1997 through 18 July 2005

Le transfert radiatif

)().()()( wAcor t

Réflectance atmosphérique

Transmission

Réflectance océanique

Hypothèse de l’océan noir :

Pour ≥670, w=0

=> cor()=A()

Principe algorithmique

cor

,,)865(

)765(

)865(

)765(m

A

Ahyp

cor

cor

tAcor

w

1. Estimation des propriétés optiques des aérosols à partir du rapport 765nm / 865nm

2. Extrapolation du spectre atmosphérique dans le visible

3. Correction atmosphérique

4. Inversion du signal marin

cor

A )(),(,, tm A

w

)( wfchla

Aérosols absorbants

AExtrapolation de A dans le visible à

partir du proche infra-rouge.

cor

A

Extrapolation impossible à partir du proche infra-rouge uniquement.

Spectres sans aérosol absorbant

Exemples de spectres avec aérosols absorbants

Solution : Le « spectral matching » (Chomko et Gordon, 1997) qui utilise l’information de tout le spectre pour estimer la réflectance aérosol A

NeuroVaria reprend le principe du spectral matching en combinant une inversion variationnelle et des réseaux de Neurones.

NeuroVaria

wAcalcor t .

mescor

Paramètres aérosols (,…)

Paramètres marins (chla,…)

géométrie

PMC

PMC

PMC

PMCPerceptrons multicouches (réseaux de neurones)

A

w

t

JJ

calcor

obscorJ à minimiser

Validation in-situ

(865) w(443)

%err rms %err rms

SeaWiFS 132% 7.1x10-2 37.1% 6.8x10-3

Neurovaria 191% 8.1x10-2 18.3% 3.9x10-3

Campagnes NORBAL et SARHYGOL

(2000, golf du Lion)

Traitements

14 Septembre 1998

Image en fausses couleurs

TraitementsSeaWiFS – 14 Septembre 1998

chl-a

TraitementsNeuroVaria - 14 Septembre 1998

chl-a

Bilan du doctorat

• Améliorations algorithmiques de NeuroVaria (fonction de coût, minimisation)

• Modélisation des aérosols (Junge, aérosols désertiques)• Classification des spectres de réflectance (appliqué à

MERIS)• Intégration de NeuroVaria dans la chaîne de traitement

standard SeaWiFS (Seadas).• Validations in-situ• Applications à la Mer Mediterranée, à l’Océan atlantique

(ouest de la Guinée) et à la mer d’Arabie.

BibliographieRevues internationales à comité de lecture2006 J. Brajard, A. Niang, S. Sawadogo, F. Fell, R. Santer R., Thiria S., Estimating aerosol parameters above ocean from MERIS observation using topological maps, International Journal of Remote Sensing (in press).

2006 J. Brajard, C. Jamet, C. Moulin, S. Thiria, Use of a neuro-variational inversion for retrieving oceanic and atmospheric constituents from satellite ocean colour sensor : application to absorbing aerosols, Neural Networks, Vol 19(2), p178-185.

2006 J. Brajard, C. Jamet, C. Moulin, S. Thiria, Validation of a Neuro-Variational Inversion of Ocean color images,, Journal of Advances In Spatial Research (in press.).

2006 F. Badran, M. Berrada, J. Brajard, M. Crépon, C. Sorror, S. Thiria, J.-P. Hermand, M. Meyer, L. Perichon, M. Asch, Inversion of satellite ocean colour imagery and geoacoustic characterization of seabed properties: Variational data inversion using a semi-automatic adjoint approach, Journal of Marine Systems (soumis).

Conférences

• IJCNN (International Joint Conference on Neural Networks) : Montréal, 2005

• Ocean Optics XVII : Fremantle, 2004

• 35th COSPAR scientific assembly : Paris, 2004

• Journée d'Etude sur les Méthodes pour les Signaux Complexes en Traitement d'Image (INRIA) : 2003

Proposition post-doctoraleLes eaux du cas 2

Hypothèse de l’océan noir :

Pour ≥670, w=0

=> cor()=A()

Spectres mesurés dans le cadre de l’expérience Boussole (mer Mediterranée) CAS 1

Spectres mesurés par GKSS dans la mer du Nord près des côtes. CAS 2

nm670

Chaîne de traitementimages

SeaWiFS

Classification

NeuroVaria

type d’aérosol

nuageseaux du cas 2

NeuroVaria- eaux du cas 2

NeuroVaria- poussières

w chl-aparamètres optiques aérosols

Images MERIS

Images MODIS

Indices de confiance

matière jauneSédiments en suspension

glitter

Bases de données utiliséesImages satellites

• Images SeaWiFS (utilisées pendant le thèse)

• Images MERIS (satellite européen ENVISAT)

Résolution spatiale supérieure (300m)

De plus nombreuses bandes spectrales (13+2)

Mais : forte pollution du glitter

Base synthétique

Base de donnée Océan et atmosphère générée par le code de transfert radiatif (Code des ordres successifs)

Générée et utilisée dans le cadre d’une proposition TOSCA (THIRIA-SANTER).

Apport algorithmiqueClassification

Utilisation des cartes auto-organisatrices de Kohonen

• Nuages : Niang et al. 2003, RSE

• Cas 2

• Glitter : Brajard et al. 2006, IJRS

NeuroVaria

• appliqué aux eaux du cas 2 (initialisation, modélisation)

• Intégration dans la chaîne de traitement MERIS

• Prise en compte du glitter

Intercomparaison

• Comparaisons aux algorithmes proposés par GKSS à Hambourg (R. Doerffer) et par FUB (J. Fischer) dans le cadre de missions de 2-4 mois.

Validations

Produits océaniques

GEP&CO

Produits aérosols

Réseau AERONET

Applications régionalesMer Méditerranée

(Eaux du cas I – test + glitter)

Site Boussole/Dyfamed

Mer du nord

(Eaux du cas 2)

Collaboration avec GKSS

•

Embouchure de l’Amazone

(Eaux du cas 2)

Collaboration avec Hubert Loisel

•

Calendrier prévisionnelClassification Glitter/Cas 2/Nuages 1er trimestre

Application NeuroVaria à MERIS 1er et 2ème trimestre

Validation site boussole 2ème trimestre

NeuroVaria Glitter 2ème et 3ème trimestre

NeuroVaria cas 2 et validations in-situ 2ème et 3ème trimestre

Séjour GKSS/FUB 4ème trimestre

Applications régionales 4ème trimestre

2008

2007

Applications régionales 1er semestre

Séjour GKSS/FUB 1er semestre

Classification des spectres marins retrouvés. (Types d’eau et espèces de phytoplancton présents)

2ème semestre