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Geographic-dependent variational parameter estimation: A case study with a 2D ocean temperature model / Zhenyang Du in Journal of Marine Systems, vol 237 (January 2023)  

Public [article]  inJournal of Marine Systems > vol 237 (January 2023) Titre : Geographic-dependent variational parameter estimation: A case study with a 2D ocean temperature model Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhenyang Du, Auteur ; Xuefeng Zhang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] assimilation des données [Termes IGN] estimation statistique [Termes IGN] modèle océanographique [Termes IGN] océanographie spatiale [Termes IGN] température de surface de la mer [Termes IGN] teneur en chaleur de l'océan Résumé : (auteur) Using observational information to tune uncertain physical parameters in an ocean model via a robust data assimilation method has great potential to reduce model bias and improve the quality of sea temperature analysis and prediction. However, how observational information should be used to optimize geographic-dependent parameters through four-dimensional variational (4DVAR) data assimilation, which is one of the most prevailing assimilation methods, has not been fully studied. In this study, a two-step 4DVAR method is proposed to enhance parameter correction when the assimilation model contains biased geographic-dependent parameters within a biased model framework. Here, the biased parameters are set to an oceanic eddy diffusion coefficient, Kv, that plays an important role in modulating synoptic, seasonal and long-term changes in ocean heat content. Within a twin assimilation experiment framework, the temperature “observations” generated from sampling a “truth” model are assimilated into a biased model to investigate to what extent Kv can be estimated using the 4DVAR method when Kv remains geographic-dependent. The results show that the geographic-dependent Kv distribution can be optimally estimated to further improve the sea temperature analysis performance compared with the state estimation only method. In addition, the model prediction performance is also discussed with optimally estimated parameters under various conditions of noisy and/or sparse ocean observations. These results provide some insights for the prediction of ocean temperature mixing and stratification in a 3D primitive ocean numerical model using 4DVAR data assimilation. Numéro de notice : A2023-080 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.jmarsys.2022.103824 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2022.103824 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102716 [article]

Multiscale assimilation of Sentinel and Landsat data for soil moisture and Leaf Area Index predictions using an ensemble-Kalman-filter-based assimilation approach in a heterogeneous ecosystem / Nicola Montaldo in Remote sensing, vol 14 n° 14 (July-2 2022)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 14 n° 14 (July-2 2022) . - n° 3458 Titre : Multiscale assimilation of Sentinel and Landsat data for soil moisture and Leaf Area Index predictions using an ensemble-Kalman-filter-based assimilation approach in a heterogeneous ecosystem Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicola Montaldo, Auteur ; Andrea Gaspa, Auteur ; Roberto Corona, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 3458 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] assimilation des données [Termes IGN] bassin méditerranéen [Termes IGN] écosystème [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] humidité du sol [Termes IGN] image Landsat-8 [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] Leaf Area Index [Termes IGN] modèle dynamique [Termes IGN] modèle hydrographique [Termes IGN] Sardaigne [Termes IGN] zone semi-aride Résumé : (auteur) Data assimilation techniques allow researchers to optimally merge remote sensing observations in ecohydrological models, guiding them for improving land surface fluxes predictions. Presently, freely available remote sensing products, such as those of Sentinel 1 radar, Landsat 8 sensors, and Sentinel 2 sensors, allow the monitoring of land surface variables (e.g., radar backscatter for soil moisture and the normalized difference vegetation index (NDVI) and for leaf area index (LAI)) at unprecedentedly high spatial and time resolutions, appropriate for heterogeneous ecosystems, typical of semiarid ecosystems characterized by contrasting vegetation components (grass and trees) competing for water use. A multiscale assimilation approach that assimilates radar backscatter and grass and tree NDVI in a coupled vegetation dynamic–land surface model is proposed. It is based on the ensemble Kalman filter (EnKF), and it is not limited to assimilating remote sensing data for model predictions, but it uses assimilated data for dynamically updating key model parameters (the ENKFdc approach), including saturated hydraulic conductivity and grass and tree maintenance respiration coefficients, which are highly sensitive parameters of soil–water balance and biomass budget models, respectively. The proposed EnKFdc assimilation approach facilitated good predictions of soil moisture, grass, and tree LAI in a heterogeneous ecosystem in Sardinia for a 3-year period with contrasting hydrometeorological (dry vs. wet) conditions. Contrary to the EnKF-based approach, the proposed EnKFdc approach performed well for the full range of hydrometeorological conditions and parameters, even assuming extremely biased model conditions with very high or low parameter values compared with the calibrated (“true”) values. The EnKFdc approach is crucial for soil moisture and LAI predictions in winter and spring, key seasons for water resources management in Mediterranean water-limited ecosystems. The use of ENKFdc also enabled us to predict evapotranspiration and carbon flux well, with errors of less than 4% and 15%, respectively; such results were obtained even with extremely biased initial model conditions. Numéro de notice : A2022-574 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14143458 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14143458 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101293 [article]

Cartographie dynamique de la topographie de l'océan de surface par assimilation de données altimétriques / Florian Le Guillou (2022)  

Public Titre : Cartographie dynamique de la topographie de l'océan de surface par assimilation de données altimétriques Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Florian Le Guillou, Auteur ; Emmanuel Cosme, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2022 Importance : 217 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble Alpes, Spécialité : Océan, Atmosphère, Hydrologie Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] altimétrie satellitaire par radar [Termes IGN] assimilation des données [Termes IGN] cartographie dynamique [Termes IGN] cartographie hydrographique [Termes IGN] données altimétriques [Termes IGN] image SWOT [Termes IGN] modèle dynamique [Termes IGN] niveau de la mer [Termes IGN] océanographie dynamique [Termes IGN] océanographie spatiale [Termes IGN] relief de la surface de la mer Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Depuis plus de 20 ans, l’altimétrie satellitaire nadir a révolutionné notre compréhension de la dynamique océanique de mésoéchelle en produisant des mesures très précises du niveau de la mer (SSH; pour Sea Surface Heigh). Pour un grand nombre d’applications, les données 1D de SSH doivent être interpolées sur des cartes 2D régulières en temps et en espace. Aujourd’hui, ces cartes sont générées quotidiennement à une résolution de 1/4° par un algorithme d’interpolation optimale implémenté de manière opérationnelle au sein du système DUACS. Cependant, la résolution spatiale de ces cartes, principalement limitée par l’échantillonnage de l’altimétrie nadir, ne permet pas d’observer convenablement les structures de sous-mésoéchelle, que l’ont sait essentielles pour la compréhension, la modélisation et la prévision du système climatique. La nouvelle mission altimétrique à large fauchée SWOT (pour Surface Water Ocean Topography) sera lancée à la fin de l’année 2022. SWOT permettra l’observation de processus à des échelles de 15-30 km. Cependant, l’algorithme d’interpolation linéaire actuellement implémenté dans la chaîne DUACS doit être amélioré pour tenir compte de la dynamique non-linéaire des structures rapides de sous-mésoéchelle. De plus, il faudra distinguer les mouvements autour de l’équilibre géostrophique de ceux des ondes de marée interne pour étudier convenablement les dynamiques associées. Dans cette thèse, nous avons exploré la capacité de la mission SWOT à répondre à ses objectifs scientifiques en développant des outils innovants pour cartographier la SSH à haute résolution tout en séparant les dynamiques équilibrée et ondulatoire. Pour cela, la stratégie a été d’inclure la dynamique de l’océan dans les outils de cartographie de SSH sous forme d’assimilation de données avec des modèles physiques simples et adaptés à chaque dynamique. La première étape de notre travail a été d’appliquer la méthode du Back-and-Forth-Nudging (BFN) appliqué à un modèle Quasi-Géostrophique à une couche et demie (méthode dite du BFN-QG) pour cartographier la dynamique équilibrée de la SSH. Cette technique est testée avec des observations simulées et réelles. Les résultats montrent que le BFN-QG permet de réduire substantiellement les erreurs de cartographie comparé au système DUACS et que cette réduction est amplifiée lorsque SWOT est ajouté à la constellation d’altimètres nadirs. Par contre, les données nadirs se révèlent nécessaires pour contraindre les grandes échelles spatiales lorsque les données SWOT sont polluées par des erreurs spatialement corrélées. De plus, les performances sont réduites lorsque la dynamique équilibrée est faiblement énergétique. Dans un second temps, nous avons traité la problématique de séparation des dynamiques équilibrée et ondulatoire. Pour cela, nous avons développé un 4Dvar assimilant les observations de SSH dans un modèle Shallow-Water linéaire pour estimer la dynamique de marée interne (méthode dite du 4Dvar-SW). Un atout essentiel du 4Dvar-SW est sa capacité à estimer la marée interne non-stationnaire. Deux stratégies de séparation sont présentées. La première implémente un algorithme de minimisation alternée qui combine itérativement le BFN-QG et le 4Dvar-SW. Bien que testée dans un contexte idéalisé, cette technique semble prometteuse pour cartographier et séparer les contributions des deux dynamiques. Les résultats montrent que l’échantillonnage temporel des observations est déterminant pour estimer correctement la dynamique de marée interne, et par extension la dynamique équilibrée. La seconde stratégie repose sur l’implémentation d’un 4Dvar global en bases réduites et une contribution additive des deux modèles réduits. Cette technique est testée dans le cadre réaliste de la phase de calibration et validation au large de la Californie et les performances sont une nouvelles fois prometteuses, en particulier pour estimer la composante non-stationnaire de la marée interne. Note de contenu : 1- Introduction 2- Approche méthodologique et outils numériques 3- Cartographie altimétrique haute résolution de la dynamique équilibrée dans le contexte de la mission SWOT 4- Article 2 : Regional mapping of energetic short mesoscale ocean dynamics from altimetry : performances from real observations 5- Article 3 : Joint Estimation of Balanced Motions and Internal Tides From Future Wide-Swath Altimetry 6- Vers la cartographie simultanée des dynamiques équilibrée et de marée interne à partir des données SWOT 7- Conclusion Numéro de notice : 29013 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Océan, Atmosphère, Hydrologie : Grenoble : 2022 Organisme de stage : Institut des Géosciences de l’Environnement DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03775828v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101740

Modélisations des écoulements fluviaux adaptées aux observations spatiales et assimilations de données altimétriques / Thibault Malou (2022)  

Public Titre : Modélisations des écoulements fluviaux adaptées aux observations spatiales et assimilations de données altimétriques Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thibault Malou, Auteur ; Jérôme Monnier, Directeur de thèse ; Pierre-André Garambois, Directeur de thèse Editeur : Toulouse [France] : Institut National des Sciences Appliquées INSA Toulouse Année de publication : 2022 Importance : 207 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Toulouse, Spécialité : Mathématiques et Applications Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes IGN] altimétrie satellitaire par radar [Termes IGN] assimilation des données [Termes IGN] débit [Termes IGN] données altimétriques [Termes IGN] données Jason [Termes IGN] écoulement des eaux [Termes IGN] image Sentinel-3 [Termes IGN] modélisation spatio-temporelle [Termes IGN] niveau de l'eau [Termes IGN] problème inverse [Termes IGN] réseau hydrographique [Termes IGN] rivière Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Ces travaux de thèse portent sur la modélisation des rivières adaptée à l'altimétrie spatiale, qui permet de mesurer la hauteur d'eau des rivières. Pour estimer le débit sur la base de ces données, les modèles mathématiques ont besoin d'être consistants avec l'échelle spatio-temporelle des observations (centaines de mètres et dizaines de jours) ainsi qu'une estimation de certaines grandeurs non-mesurées par ces satellites d'altimétrie, notamment la hauteur du fond et une paramétrisation physique (coefficient de friction).La difficulté de l'estimation du débit à partir des données altimétriques vient notamment de la pente de la surface libre, qui n'est pas non plus mesurée à une échelle assez fine. Une nouvelle méthodologie pour déterminer des lois algébriques locales d'estimation de débit (lois dites Stage-Fall-Discharge, SFD) à partir des données altimétriques issues de plusieurs satellites (e.g. Jason-3, Sentinel-3A et Sentinel-3B) est alors proposée. La méthode se base sur une modélisation hydrodynamique calibrée par assimilation des données altimétriques. Ces lois SFD sont déterminées de manière à reproduire le débit estimé par la modélisation hydrodynamique à partir de données altimétriques et de grandeurs hydrauliques simulées.Ces lois sont obtenues avec succès sur le réseau hydrographique complexe du Rio Negro-Rio Branco.La méthode devrait être applicable pour estimer le débit de manière opérationnelle.La modélisation adaptée aux observations spatiales nécessite donc de choisir des modèles cohérents avec les données disponibles et les échelles spatio-temporelles observées. De ce fait, l'équation de l'onde diffusante a l'avantage d'avoir comme variable d'état la hauteur d'eau de la rivière qui est directement mesurée contrairement au débit.Dans ces travaux, une double échelle spatio-temporelle est introduite pour prendre en compte l'échelle de la physique (petite échelle) et celle des observations (grande échelle). Les variations de la largeur sont négligeables à l'échelle de la physique, ce qui n'est pas le cas à l'échelle des observations. Une équation de l'onde diffusante adaptée à l'échelle des observations spatiales est établie. Cette nouvelle équation de l'onde diffusante prend en compte les variations de la largeur grâce à deux termes additionnels par rapport à l'équation classique.Une étude numérique met en avant que l'équation à l'échelle des observations estime avec une meilleure précision la pente de la surface libre et donc le débit par rapport à l'équation classique. Un des termes additionnels de l'équation à l'échelle des observations est aussi mis en avant grâce à une quantification de l'importance des termes d'un dictionnaire basée sur une régression parcimonieuse.Pour obtenir une estimation de la hauteur du fond et du coefficient de friction (non-observés par les satellites d'altimétrie), les données altimétriques sont assimilées dans les modèles hydrodynamiques en minimisant une fonction coût basée sur l'écart entre la hauteur modélisée et la hauteur mesurée. La qualité de cette assimilation de données dépend notamment de l'estimation de la covariance de l'erreur d'ébauche, i.e. erreur entre la valeur d'ébauche et la vraie valeur du paramètre, qui préconditionne la hessienne de la fonction coût. Cependant, cette covariance est couramment définie de manière empirique.Ainsi, ces travaux proposent une méthode pour estimer la covariance de l'erreur d'ébauche et la longueur de corrélation à partir des équations de la physique (équations de l'onde diffusante dans le cas présent) en utilisant les noyaux de Green.Ces nouveaux opérateurs ainsi que la longueur de corrélation consistante avec la physique couplée avec un noyau exponentiel décroissant donnent de meilleurs résultats que les opérateurs empiriques. Note de contenu : Introduction 1. Données satellitaires, modélisations d’écoulements fluviaux et problèmes inverses 1.1 Altimétrie spatiale et données satellitaires 1.2 Modélisation mathématique des écoulements 1.3 Problèmes inverses et assimilation de données 2. Generation and analysis of stage-fall-discharge laws from coupled hydrological-hydraulic river network model integrating sparse multi-satellite data 2.1 Introduction 2.2 Flow models and observables 2.3 Study zone and calibrated river network model 2.4 SFD calibration and analysis 2.5 Discussions 2.6 Conclusion 3. Double-scale diffusive wave equations dedicated to spatial rivers observations 3.1 Introduction 3.2 Derivation of the double-scale diffusive wave model 3.3 Numerical results 3.4 Quantification of each term importance 3.5 Conclusion 4. Covariance operators investigation from diffusive wave equations for data assimilation in hydrology 4.1 Introduction 4.2 Variational Data Assimilation based on classical covariance operators 4.3 Covariance operators from Green-like kernels of the double scale diffusive wave equations 4.4 Inference of the bathymetry zb(x) using the physically-derived covariance operators 4.5 Inference of the pair (zb, Ks)(x) from lower quality data 4.6 Conclusion 5. Travaux en perspectives et conclusion générale 5.1 Travaux en perspectives 5.2 Conclusion Numéro de notice : 26907 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Mathématiques et Applications : Toulouse : 2022 Organisme de stage : Institut de Mathématiques de Toulouse IMT nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 14/10/2022 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03630148/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101921

Evaluation of a neural network with uncertainty for detection of ice and water in SAR imagery / Nazanin Asadi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 1 (January 2021) . - pp 247 - 259 Titre : Evaluation of a neural network with uncertainty for detection of ice and water in SAR imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Nazanin Asadi, Auteur ; K. Andrea Scott, Auteur ; Alexander S. Komarov, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 247 - 259 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] assimilation des données [Termes IGN] classification pixellaire [Termes IGN] glace de mer [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] incertitude des données [Termes IGN] modèle d'incertitude [Termes IGN] Perceptron multicouche [Termes IGN] pondération [Termes IGN] précision de la classification [Termes IGN] régression logistique [Termes IGN] réseau neuronal artificiel Résumé : (auteur) Synthetic aperture radar (SAR) sea ice imagery is a promising source of data for sea ice data assimilation. Classification of SAR sea ice imagery into ice and water is of particular relevance due to its relationship with ice concentration, a key variable in sea ice data assimilation systems. With increasing volumes of SAR data, automated methods to carry out these classifications are of particular importance. Although several automated approaches have been proposed, none look at the impact of including an estimate of uncertainty of the model parameters and input features on the classification output. This article uses an established database of SAR image features to train a multilayer perceptron (MLP) neural network to classify pixel locations as either ice, water, or unknown. The classification accuracies are benchmarked using a recently developed logistic regression approach for the same database. The two methods are found to be comparable. The MLP approach is then enhanced to allow uncertainty to be estimated at each pixel location. Following methods proposed in the deep learning community, two kinds of uncertainty are considered. The first, epistemic uncertainty, is that due to uncertainty in the MLP weights. The second kind of uncertainty, aleatoric uncertainty, is that which cannot be explained by the model, and is therefore associated with the input data. It is found that including these uncertainties in the MLP models reduces their accuracies slightly, but also reduces misclassification rates. This is of particular importance for data assimilation applications, where misclassifications could severely degrade the analysis. Numéro de notice : A2021-033 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2992454 Date de publication en ligne : 09/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2992454 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96735 [article]

Predicting future urban drought under climate change / Changsen Zhao (2021)  

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Study on the inter-annual hydrology-induced deformations in Europe using GRACE and hydrological models / Artur Lenczuk in Journal of applied geodesy, vol 14 n° 4 (October 2020)  

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Restitution de profils verticaux de la distribution de gouttes de pluie à partir de mesures au sol et en altitude / Christophe Samboun (2020) 

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Monitoring of extreme land hydrology events in central Poland using GRACE, land surface models and absolute gravity data / Joanna Kuczynska-Siehien in Journal of applied geodesy, vol 13 n° 3 (July 2019)  

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Bayesian calibration of a carbon balance model PREBAS using data from permanent growth experiments and national forest inventory / Francesco Minunno in Forest ecology and management, vol 440 (15 May 2019)  

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On the assimilation of absolute geodetic dynamic topography in a global ocean model: impact on the deep ocean state / Alexey Androsov in Journal of geodesy, vol 93 n° 2 (February 2019)  

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Assimilation de données géodésiques et estimation de références pour l’étude du changement climatique – Présentation du projet ANR GEODESIE / David Coulot in XYZ, n° 152 (septembre - novembre 2017) 

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Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 2. Observation des surfaces continentales par télédétection micro-onde / Nicolas Baghdadi (2017)

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Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 4. Observation des surfaces continentales par télédétection 2 / Nicolas Baghdadi (2017)

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Assimilation of GRACE-derived oceanic mass distributions with a global ocean circulation model / J. Saynisch in Journal of geodesy, vol 89 n° 2 (February 2015)  

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