Assimilation de données images dans un modèle de circulation océanographique

National audienceData assimilation allows to couple together a forecast model and observations. In this study we are interested in the association of a simulation model for oceanic circulation with data coming from image processing. We propose a processing chain to estimate circulation velocity from ocean temperature images, and the assimilation of this image observation in a forecast model.L'assimilation de données permet de coupler un modèle de prévision à des observations. Dans cette étude nous nous intéressons à l'intégration de caractéristiques images dans un modèle de simulation de la circulation océanique. Nous proposons une chaîne de traitement permettant d'estimer la vitesse de circulation sur une séquence d'images de température de l'océan et l'assimilation de cette observation image dans un modèle de prévision

Validation of surface velocity estimated from satellite images

This report concerns the validation of surface velocity estimated from satellite images. The estimation is obtained with a dynamic model based on shallow-water equations. We first compare the stationary assumption to the shallow-water heuristics to justify our choice. Second, we quantify the quality of the estimation by measuring the misfit between the model output and the altimetry measures. Experiments are achieved on Sea Surface Temperature data acquired by the NOAA/AVHRR satellites over the Black Sea. The altimetry measures are obtained by two radar sensors: Envisat and GFO. The good adequacy between the shallow-water output and the altimetry data validates our motion estimation approach.Ce rapport de recherche concerne la validation de l'estimation de la vitesse de surface à partir d'images satellite. Cette estimation est effectuée avec un modèle de la dynamique, basé sur les équations shallow-water. Nous comparons d'abord l'hypothèse de stationnarité aux équations shallow-water afin de justifier notre choix. Puis, nous quantifions la qualité des estimations en mesurant l'écart entre la sortie du modèle et les mesures d'altimétrie. Les expérimentations sont effectuées en utilisant des données de température de surface, acquises au-dessus de la Mer Noire avec les satellites NOAA/AVHRR. Les mesures altimétriques proviennent de deux capteurs radar : Envisat et GFO. La bonne adéquation entre la sortie du modèle shallow-water et les données altimétriques valide notre approche d'estimation du mouvement

Validation of surface velocity estimated from satellite images

This report concerns the validation of surface velocity estimated from satellite images. The estimation is obtained with a dynamic model based on shallow-water equations. We first compare the stationary assumption to the shallow-water heuristics to justify our choice. Second, we quantify the quality of the estimation by measuring the misfit between the model output and the altimetry measures. Experiments are achieved on Sea Surface Temperature data acquired by the NOAA/AVHRR satellites over the Black Sea. The altimetry measures are obtained by two radar sensors: Envisat and GFO. The good adequacy between the shallow-water output and the altimetry data validates our motion estimation approach.Ce rapport de recherche concerne la validation de l'estimation de la vitesse de surface à partir d'images satellite. Cette estimation est effectuée avec un modèle de la dynamique, basé sur les équations shallow-water. Nous comparons d'abord l'hypothèse de stationnarité aux équations shallow-water afin de justifier notre choix. Puis, nous quantifions la qualité des estimations en mesurant l'écart entre la sortie du modèle et les mesures d'altimétrie. Les expérimentations sont effectuées en utilisant des données de température de surface, acquises au-dessus de la Mer Noire avec les satellites NOAA/AVHRR. Les mesures altimétriques proviennent de deux capteurs radar : Envisat et GFO. La bonne adéquation entre la sortie du modèle shallow-water et les données altimétriques valide notre approche d'estimation du mouvement

Assimilation of SST Satellite Images for Estimation of Ocean Circulation Velocity

International audienceThe objective of this study is to compute the surface circulation velocity from oceanographic image sequences. Data assimilation provides a mathematical solution to combine optimally observations and models. We define a dedicated Image Model consistent with the physical knowledge of ocean dynamic. Satellite images are then assimilated into this model using a variational data assimilation scheme. This technique relies on the adjoint model definition to compute the minimum of a cost function measuring the discrepancy between model's outputs and observations. The method takes into account the physical knowledge of the ocean circulation, which is relevant for explaining images evolution and, in case of missing data due to clouds occlusion or lack of acquisitions, the estimation is still consistent with the physical evolution laws

Validation de la vitesse estimée à partir d'images satellite

Peer-reviewedNational audienceCet article concerne la validation de l'estimation de la vitesse de surface à partir d'images satellite. Cette estimation est effectuée avec un modèle de la dynamique, basé sur les équations shallow-water. Nous comparons d'abord l'hypothèse de stationnarité aux équations shallow-water afin de justifier notre choix. Puis, nous quantifions la qualité des estimations en mesurant l'écart entre la sortie du modèle et les mesures d'altimétrie. Les expérimentations sont effectuées en utilisant des données de température de surface, acquises au-dessus de la Mer Noire avec les satellites NOAA/AVHRR. Les mesures altimétriques proviennent de deux capteurs radar : Envisat et GFO. La bonne adéquation entre la sortie du modèle shallow-water et les données altimétriques valide notre approche d'estimation du mouvement

Motion estimation from satellite image sequences: validation

International audienceNo abstract

Estimation of a motion field on satellite images from a simplified ocean circulation model

International audienceThis paper aims at estimating the apparent velocity from sequences of satellite images. This study is an illustration of a more general methodology for generating, from satellite images, pseudo-observations of physical variables, that are assimilated within a geophysical forecast model in view of improving the quality of its results. In the case of the presented study, the used satellite images are sequences of Sea Surface Temperature (SST), from which pseudo-observations of sea surface velocities are generated, and assimilated within an ocean circulation model. The originality of the approach lies in the definition of an Image Model, that predicts the evolution of image information -here, SST- as a function of the pseudo-observations -here, surface velocity-. Satellite data are then assimilated within the Image Model, yielding an estimation of the pseudo-observations. In the case of this paper, this methods allows the estimation of sea surface velocities, even when large parts of the satellite images are corrupted by clouds. The Image Model plays the role of an intermediate model, between satellite data and the forecast model, and allows the assimilation of image information which is not directly linked to the state variables of the forecast model

Analysis of the Black Sea surface currents retrieved from space imagery

International audienc

Analysis of the Black Sea surface currents retrieved from space imagery

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