Analyse de champs de température de surface de la mer à partir d'observations satellite multi-sources

This thesis focuses on the analysis of several satellite derived sea surface temperature (SST) datasets from instruments with different spatio-temporal resolution. The objective is to analyse, characterize and exploit SST observations with different spatial resolution and possibly improve our understanding of processes at fine scale (1-50 km). The first two chapters describe the data used in this thesis. The following chapters present three types of analysis. The first one deals with SST spectral analysis and a joint SST/SSH (Sea Surface Height) analysis. Global maps of wavenumber spectral slopes are estimated from two independant datasets and a relationship between spectral slopes and SST variances is highlighted. A good agreement between SSH and SST (from microwave data) wavenumber spectral slopes is shown. Global and seasonnal maps of spatial correlation between SST and SSH are presented and show high correlation coefficients over energetic regions. The analysis presented in chapter 4 concernes the spatial organization of the high resolution detail relative to a lower resolution field and a new reconstruction method is proposed. The last part presents an analysis of the tracer level-set geometry. ¿¿La thèse vise l'analyse de mesures de températures de surface de mer (SST) issues de différents capteurs, de résolutions et principes de mesures différents, embarqués sur différents satellites. L'objectif est d'analyser, caractériser et exploiter l'aspect multi-échelle de la SST observée et essayer de mieux interpréter la dynamique petite échelle (1-50 km). Les deux premiers chapitres présentent les observations utilisées. Les chapitres suivants présentent trois analyses. La première concerne les analyses spectrales de SST et une analyse conjointe de SST et hauteur de mer (SSH). Des cartes globales de pentes spectrales sont estimées à partir de jeux d'observations différents et une relation entre valeurs de pentes et variances de SST est mise en évidence. Un accord entre les valeurs obtenues en SST (à partir des données micro-ondes) et en SSH sur des échelles spatiales communes est montré. L'analyse conjointe SST/SSH présentent des cartes globales et saisonnières des coefficients de corrélation entre SST et SSH montrant de fortes corrélations dans les zones fortement énergétiques. L'analyse présentée au chapitre 4 s'intéresse à la caractérisation de l'organisation du détail haute résolution relativement à la basse résolution. Un jeu de données de SST colocalisées de résolutions spatiales différentes est exploité pour la caractérisation du détail haute résolution et une méthode de reconstruction est proposée. La dernière partie présente une analyse de la géométrie des contours de SST

Champs Gaussiens conditionnels pour la modélisation inter-échelle de textures : Application à la super-résolution en télédétection satellitaire de l'océan

National audienceCet article s'intéresse à la modélisation et la simulation inter-échelle de textures. Nous considérons ici des modèles de champs gaussiens conditionnels obtenus comme solutions d'équations aux dérivées partielles stochastiques. Ces modèles sont utilisés pour la synthèse de texture non-stationnaire tout en ayant un contrôle sur les propriétés spectrales, statistiques et géométriques des champs générés. Nous montrons que ces modèles peuvent s'obtenir à l'aide d'une convolution non-stationnaire d'un bruit blanc gaussien par un opérateur linéaire associée à la la fonction de covariance, qui peut notamment prendre en considération des propriétés géométriques d'anisotropie. Les versions discrétisées de ces modèles correspondent à des modèles AR 2D, obtenus à l'aide de la représentation harmonisable de l'opérateur différentiel. Ces différents opérateurs sont explicités de manière analytique dans le cas des champs dits Matérn. L'apport de ces méthodes par rapport à des versions non paramétriques stationnaires est discuté. Une application à la super-résolution basée texture d'images satellitaires associées à des dynamiques turbulentes à la surface de l'océan permet de valider le modèle proposé

Quantifying Tidal Fluctuations in Remote Sensing Infrared SST Observations

The expected amplitude of fixed-point sea surface temperature (SST) fluctuations induced by barotropic and baroclinic tidal flows is estimated from tidal current atlases and SST observations. The fluctuations considered are the result of the advection of pre-existing SST fronts by tidal currents. They are thus confined to front locations and exhibit fine-scale spatial structures. The amplitude of these tidally induced SST fluctuations is proportional to the scalar product of SST frontal gradients and tidal currents. Regional and global estimations of these expected amplitudes are presented. We predict barotropic tidal motions produce SST fluctuations that may reach amplitudes of 0.3 K. Baroclinic (internal) tides produce SST fluctuations that may reach values that are weaker than 0.1 K. The amplitudes and the detectability of tidally induced fluctuations of SST are discussed in the light of expected SST fluctuations due to other geophysical processes and instrumental (pixel) noise. We conclude that actual observations of tidally induced SST fluctuations are a challenge with present-day observing systems

Accroissement stochastique de la résolution spatiale des traceurs géophysiques de l'océan : application aux observations satellitaires de la température de surface de l'océan.

National audienceLe développement des capteurs satellitaires d'observation des traceurs géophysiques à la surface de l'océan et les algorithmes de traitement associés ont connu un essor important au cours des vingt dernières années. Les différents capteurs satellitaires disponibles présentent des résolutions spatiales et temporelles différentes ainsi que différents niveaux de sensibilité à la couverture nuageuse. Dans le cas des images de température de surface de la mer, ceci se traduit notamment par de forts taux de données manquantes dans les observations de très haute-résolution (de l'ordre de 1kmx1km) contrairement aux observations de basse-résolution (de l'ordre de 25kmx25km). Il existe donc un enjeu fort pour exploiter conjointement les différentes sources d'information disponibles. Dans ce contexte, nous proposons un nouveau modèle stochastique de super-résolution basé sur une augmentation réaliste de l'information texturale des images. L'originalité de ce modèle réside dans la formulation d'à priori stochastiques sur la géométrie des images, qui sont caractéristiques des textures associées aux champs géophysiques à la surface de l'océan. Formellement, ce modèle consiste à modéliser les lignes de niveau de l'image comme des réalisations de marches aléatoires. Ce modèle stochastique s'étend naturelle- ment à la simulation d'images haute-résolution à partir d'une observation basse-résolution. Cet article décrit la formulation mathématique du modèle proposé, ses caractéristiques théoriques ainsi que le schéma numérique mis en œuvre pour la super-résolution d'images texturées. L'application à la simulation haute-résolution de champs de température de surface de la mer dans une région active de l'océan (courant des Aiguilles) démontre sa pertinence dans le contexte applicatif de la télédétection satellitaire de l'océan. Nous en discutons également les principales contributions ainsi que les différentes extensions possibles

Exploring Machine Learning to Correct Satellite-Derived Sea Surface Temperatures

Machine learning techniques are attractive tools to establish statistical models with a high degree of non linearity. They require a large amount of data to be trained and are therefore particularly suited to analysing remote sensing data. This work is an attempt at using advanced statistical methods of machine learning to predict the bias between Sea Surface Temperature (SST) derived from infrared remote sensing and ground “truth” from drifting buoy measurements. A large dataset of collocation between satellite SST and in situ SST is explored. Four regression models are used: Simple multi-linear regression, Least Square Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Generalised Additive Model (GAM) and random forest. In the case of geostationary satellites for which a large number of collocations is available, results show that the random forest model is the best model to predict the systematic errors and it is computationally fast, making it a good candidate for operational processing. It is able to explain nearly 31% of the total variance of the bias (in comparison to about 24% for the multi-linear regression model)