ISBN-13: 9783838188515 / Francuski / Miękka / 2018 / 188 str.
Cet ouvrage est le rA(c)sultat d'une A(c)tude qui s'inscrivait dans le cadre de la prA(c)paration de la mission satellitaire SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), qui fut lancA(c)e en 2009. Cette mission de l'Agence Spatiale EuropA(c)enne avait notamment pour objectif de fournir la salinitA(c) de surface des ocA(c)ans avec une couverture globale et une haute rA(c)solution temporelle. Le satellite mesure des tempA(c)ratures de brillance A(c)mises par l'ocA(c)an et A(c)mergeant au somment de l'atmosphA]re, A diffA(c)rents angles d'incidence. Il s'agit d'inverser ces mesures pour restituer la salinitA(c) de l'ocA(c)an. La mA(c)thode d'inversion qui a A(c)tA(c) utilisA(c)e ici est une mA(c)thode statistique basA(c)e sur des rA(c)seaux de neurones. Ce choix est justifiA(c) par la non linA(c)aritA(c) du problA]me et le nombre assez A(c)levA(c) de paramA]tres en jeu. Les travaux accomplis pendant la phase prA(c)paratoire ont permis de dA(c)finir et de spA(c)cifier la mA(c)thodologie A appliquer, en phase de vol, et de fixer l'architecture des rA(c)seaux d'inversion. Cet ouvrage est multidisciplinaire. Il est destinA(c) aux A(c)tudiants et chercheurs dans les domaines de la tA(c)lA(c)dA(c)tection, l'ocA(c)anographie, l'apprentissage artificiel et la modA(c)lisation statistique.
Cet ouvrage est le résultat dune étude qui sinscrivait dans le cadre de la préparation de la mission satellitaire SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), qui fut lancée en 2009. Cette mission de lAgence Spatiale Européenne avait notamment pour objectif de fournir la salinité de surface des océans avec une couverture globale et une haute résolution temporelle. Le satellite mesure des températures de brillance émises par locéan et émergeant au somment de latmosphère, à différents angles dincidence. Il sagit dinverser ces mesures pour restituer la salinité de locéan. La méthode dinversion qui a été utilisée ici est une méthode statistique basée sur des réseaux de neurones. Ce choix est justifié par la non linéarité du problème et le nombre assez élevé de paramètres en jeu. Les travaux accomplis pendant la phase préparatoire ont permis de définir et de spécifier la méthodologie à appliquer, en phase de vol, et de fixer larchitecture des réseaux dinversion. Cet ouvrage est multidisciplinaire. Il est destiné aux étudiants et chercheurs dans les domaines de la télédétection, locéanographie, lapprentissage artificiel et la modélisation statistique.