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Offre de thèse en télédétection

15 Juin 2022


Catégorie : Doctorant


Etude d'une représentation géométrique du fond dans l'inversion du modèle de transfert radiatif par petits fonds

Mots clés : télédétection, imagerie spectrale, estimation, modèle inverse, optimisation

 

 

Contexte :

Dans le contexte actuel de changement climatique, la zone littorale est une zone particulièrement fragile et pourtant soumise à une forte pression anthropique et économique. Son monitoring, indispensable à sa préservation, peut être aujourd’hui facilité par l’usage d’un drone aérien, avion ou satellite, équipé d’un système d’imagerie multi- ou hyper-spectrale. L'analyse d'images spectrales, aéroportées ou satellitaires, présente en effet une richesse d'information qui en fait un outil d'observation pertinent, en particulier sur la zone côtière. Après quelques pré-traitements incluant la correction atmosphérique et géométrique, il a été montré que le signal mesuré par un spectro-imageur est directement lié au contenu de la colonne d'eau, sa hauteur ainsi que le type de fond. Les paramètres influents sur l'image spectrale sont donc nombreux, conduisant à considérer l'analyse d'image spectrale comme complexe mais également très riche. Une manière de comprendre le signal reçu est de s'intéresser au transfert radiatif. Ce dernier décrit l'interaction entre la lumière émise par le soleil et la colonne d'eau puis le fond. Ainsi, le modèle de transfert radiatif permet de faire le lien entre l’image spectrale et les constituants de la colonne d'eau d’une part (matière organique dissoute, matières en suspension, phytoplanctons, ...) et ceux du fond d’autre part (algues, minéraux, coraux, ...). Cette thèse s’intéresse à l’inversion de ce modèle et en particulier, à une formulation alternative du problème d’inversion.

Résumé du projet, intérêts scientifiques et objectifs :

La zone littorale est une zone complexe sujette à de nouvelles contraintes environnementales (montée des eaux, érosion côtière) et anthropiques (augmentation de la population littorale, aménagement littoral). Son analyse demande de mettre en œuvre un ensemble de moyens d'observation permettant de la décrire dans sa complexité. L'imagerie spectrale, qu'elle soit multispectrale ou hyperspectrale, fait partie des outils s'inscrivant dans cet objectif. En effet, son analyse permet d'évaluer la hauteur de la colonne d'eau, et donc indirectement la bathymétrie, d'accéder à des estimations de la concentration de certains éléments contenus dans l'eau ainsi qu'à des paramètres permettant une classification du type de fond.

L'estimation des paramètres environnementaux issus de l'imagerie spectrale peut être réalisée de différentes manières en allant de méthodes empiriques jusqu'à des méthodes basées sur l'inversion d'un modèle de transfert radiatif. Ces dernières méthodes présentent l'avantage de ne pas avoir besoin, a priori, de données in situ, données coûteuses et potentiellement difficiles à acquérir. La présente étude se place dans le contexte d'une estimation des paramètres obtenus par inversion d'un modèle de transfert radiatif. Le modèle inversé est en fait l’association du modèle de transfert radiatif et d’un mélange de familles de fond. Son inversion conduit donc à l’estimation des paramètres de la colonne d’eau et du mélange. Pour cette inversion, il est nécessaire d’avoir une connaissance a priori du fond. En effet, sans aucune connaissance sur le type de fond, la procédure d'inversion est délicate. Actuellement le modèle de fond consiste principalement en un mélange linéaire de quelques types de fond, décrits par leur spectre de réflectance. Le choix de ces types de fond est réalisé de différentes manières. Idéalement il est choisi par quelques spectres de fond présents sur la zone. Le nombre de spectres se limite souvent à 3 spectres [Dekker et al. 2011]. Il est également possible d'utiliser des spectres représentatifs de familles de types de fond. Les familles sont dépendantes des applications mais intègrent traditionnellement les algues, les coraux et un fond minéral [Fearns et al. 2011, Goodman et al. 2007]. A noter qu'il est également possible d'étendre cette approche en décrivant statistiquement la variabilité intra-classe des familles de fond considérées [Jay et al. 2017]. Ainsi, le modèle de fond est un mélange linéaire de spectres issus d'une librairie spectrale, ensemble de spectres de fond, soit directement par le choix de spectres spécifiques, soit par une analyse statistique (à l'ordre 1 ou 2).

De notre point de vue, une approche alternative à ce processus traditionnel d’estimation est possible. Elle consiste à dissocier formellement l’estimation des paramètres de la colonne d’eau par inversion du modèle de transfert radiatif et l’estimation du fond. La librairie spectrale sert à construire l'ensemble des spectres possibles pour le fond et non plus à alimenter un modèle de fond. Dans cette approche, l’ensemble des spectres possibles n'est donc plus associé au modèle de transfert radiatif via le modèle de fond mais apparaît comme une contrainte dans l'estimation des paramètres de la colonne d’eau par inversion du modèle de transfert radiatif. La description du fond par un ensemble permet d'aborder le problème d'un point de vue géométrique. L’approche envisagée consiste à trouver le spectre de fond le plus pertinent, parmi l'ensemble des spectres de fond possibles, vis-à-vis de la mesure réalisée. Formellement cela revient à trouver le spectre minimisant une distance entre une variété, construite en utilisant la mesure et le modèle de transfert radiatif, et l’ensemble des spectres de fond possibles.

Ce travail de thèse s'attachera alors à apporter des éléments de réponses aux questions formulées ci-après :

- Comment construire la contrainte, c’est-à-dire l’ensemble des spectres de fond possibles, pour décrire au mieux une librairie spectrale ?

- Quelle est l'influence de la forme géométrique de la contrainte sur l'estimation des incertitudes d'estimation des paramètres d’intérêt (colonne d’eau et fond) dans la procédure d’inversion du modèle de transfert radiatif?

- Dans ce nouveau formalisme, des méthodes d’optimisation dites globales, c’est-à-dire construites pour atteindre un optimum global, sont-elles envisageables ?

- Quel est la capacité de classification du fond en fonction du capteur multi- ou hyper-spectral et en fonction des paramètres de la colonne d'eau ?

 

Unité de recherche et équipe d’accueil :

Le doctorant effectuera sa thèse au Laboratoire des Sciences et Techniques de l'Information, de la Communication et de la Connaissance (Lab-STICC) UMR CNRS 6285, et plus spécifiquement dans l’équipe Marine Mapping & Metrology (M3) du pôle IA&Ocean, sur le site de l’ENSTA Bretagne.

L’objectif général du pôle IA & Océan est de développer l’expertise et la visibilité nationale et internationale du Lab-STICC, à l’interface entre Intelligence Artificielle et les thématiques océaniques et maritimes. Ceci inclut notamment la prise en compte de l’océan comme un système complexe, avec des interactions physiques, biologiques et écologiques, ainsi que des activités humaines (trafic maritime, aménagement du littoral, ressources marines, etc.) Le pôle IA & Océan se structure autour de trois domaines de recherche spécifiques : IA & perception de l’environnement marin (ROBEX, OSE, M3), IA & robotique exploratoire (ROBEX) et IA & données océaniques et marines (M3, OSE). Les activités du pôle se caractérisent par une forte interdisciplinarité basée sur des contributions théoriques relevant de l’IA et la capacité à les mettre en œuvre dans des problèmes liés à l’environnement marin, en interaction avec d’autres domaines scientifiques et technologiques comme les technologies offshore, l’observation spatiale, l’océanographie physique, l’hydrographie, l’écologie marine ou la surveillance maritime.

L’équipe M3 entend se focaliser sur la compréhension de la physique de la mesure et de son exploitation pour la cartographie de l’environnement marin. L’objectif est de comprendre la mesure en elle-même pour mieux l’interpréter et ainsi fournir une description fiable de l’environnement. Cette compréhension balaie différentes composantes, de la conception du système d’observation par l’assemblage de briques capteur, la prise en compte de la réalité physique de ce système et de ses mesures, la qualification, l’analyse, l’interprétation et la représentation des données acquises.

Références

[Lee et al. 1998] Lee, Z.; Carder, K.L.; Mobley, C.D.; Steward, R.G.; Patch, J.S. Hyperspectral remote sensing for shallow waters. I. A semianalytical model. Appl. Optics 1998, 37, 6329–6338

[Dekker et al. 2011] Dekker, A.G., Phinn, S.R., Anstee, J., Bissett, P., Brando, V.E., Casey, B., et al. (2011). Intercomparison of shallow water bathymetry, hydro-optics, and benthos mapping techniques in Australian and Caribbean coastal environments. Limnology and Oceanography: Methods (9), 396-425.

[Fearns et al. 2011] Fearns, P. ; Klonowski, W. ; Babcock, R. ; England, P. ; Phillips, J. 2011. Shallow water substrate mapping using hyperspectral remote sensing. Continental Shelf Research. 31 (12): pp. 1249-1259.

[Goodman et al. 2007] Goodman, James ; Ustin, Susan. (2007). Classification of benthic composition in a coral reef environment using spectral unmixing. Journal of Applied Remote Sensing. 1. 10.1117/1.2815907.

[Jay et al. 2017] Jay, S. ; Guillaume, M. ; Minghelli-Roman, A. ; Deville, Y. ; Chami, M. ; Lafrance, B. ; Serfaty, V. (2017). Hyperspectral remote sensing of shallow waters: Considering environmental noise and bottom intra-class variability for modeling and inversion of water reflectance. Remote Sensing of Environment. 200. 352-367. 10.1016/j.rse.2017.08.020.

Encadrement et contacts :

Le doctorant effectuera sa thèse sur le site de l’ENSTA Bretagne sous la supervision de :

-Isabelle QUIDU, Maître de Conférences HDR, isabelle.quidu@ensta-bretagne.fr (Directrice de thèse)

-Et Guillaume SICOT, Enseignant-Chercheur, guillaume.sicot@ensta-bretagne.fr (encadrant)

Comment postuler :

Les candidat.e.s intéressé.e.s devront fournir un C.V. et exprimer leur motivation pour le sujet. Il est également demandé de fournir au moins un référent ou une lettre de recommandation. Le dossier est à envoyer à : isabelle.quidu@ensta-bretagne.fr