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10 décembre 2018

Analyse de l’agrégation nuageuse dans des images satellites (IRIMAS à Mulhouse ou LMD à Paris)


Catégorie : Stagiaire


Durée : 6 mois

Début : printemps 2019

Niveau : master 2 / dernière année d’école d’ingénieur

Rémunération : selon réglementation (environ 540€ / mois)

 

Dans le cadre de l’observation quotidienne de la Terre à haute fréquence par des satellites géostationnaires, une immense quantité d’information est disponible pour l’analyse des phénomènes météorologiques. Pourtant, certains phénomènes restent mal connus, comme les origines de l’agrégation (ou non) des nuages au fil du temps. Pour mieux comprendre ces phénomènes, il est nécessaire d’effectuer une analyse automatique de la séquence d’images, puis d’extraire les informations physiques pertinentes.

Ce stage s’insère dans le cadre d’un projet démarré en 2017 entre l’Inria Paris et le Laboratoire de Météorologie Dynamique, prolongé actuellement avec le laboratoire IRIMAS à Mulhouse. Dans le cadre de ce projet, un algorithme récemment développé permet de reconstituer l’information par nuage en tenant compte de leur apparition, disparition, séparation ou regroupement au long de la séquence temporelle. Cet algorithme se base sur une technique récente d’optimisation parcimonieuse pour décomposer une image de nuage en composantes gaussienne. 

L’objectif du stage est d’exploiter cet algorithme sur de longues séquences d’images, afin d’extraire puis d’analyser les données produites. Cette analyse devra permettre l’interprétation physique des résultats de la méthode : par exemple, mesure et étude des variations de températures, surfaces, orientations ou positions des nuages sur des échelles de temps allant d’un jour à plusieurs semaines.

En pratique, le/la stagiaire sera intégré soit dans l’équipe IMTI du laboratoire IRIMAS à Mulhouse, soit au Laboratoire de Météorologie Dynamique dans les locaux de l’ENS à Paris.

La méthode étant implémentée en Python, la connaissance de ce langage de programmation est requise. Les autres compétences souhaitées sont :

Encadrants :

Pour candidater, envoyer un CV et une lettre de motivation à jean-baptiste.courbot@uha.fr et bernard.legras@lmd.ens.fr.

 

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