Assimilation de séquences d'images : vers une prise en compte des corrélations spatiales au sein des erreurs d'observation

Vincent Chabot; Maëlle Nodet; Nicolas Papadakis; Arthur Vidard

Assimilation de séquences d'images : vers une prise en compte des corrélations spatiales au sein des erreurs d'observation

Vincent Chabot ^{1, *} Maëlle Nodet ¹ Nicolas Papadakis ^{1, 2, *} Arthur Vidard ¹

* Corresponding author

1 MOISE - Modelling, Observations, Identification for Environmental Sciences

Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble

2 IMB - Institut de Mathématiques de Bordeaux

Résumé : Les images satellites sont une source importante d'information sur l'évolution du système terre. Bien que ces séquences d'images soient de plus en plus utilisées, l'importance des corrélations spatiales entre les erreurs présentes en leur sein est rarement prise en compte en pratique. Cela conduit à une sous utilisation de l'information contenue dans ces données. Dans cet article, une nouvelle manière (peu coûteuse) d'intégrer cette information dans le cadre de l'assimilation de données est proposée. Le problème de l'utilisation d'images corrompues par un bruit fortement corrélé en espace afin de contrôler l'état initial du système est abordé. La faisabilité et la pertinence de l'approche proposée est démontrée dans le cadre d'une configuration académique.

Document type :

Conference papers

Domain :

Mathematics [math] / Optimization and Control [math.OC]

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https://hal.inria.fr/hal-00942711
Contributor : Vincent Chabot <>
Submitted on : Thursday, February 6, 2014 - 11:57:58 AM
Last modification on : Monday, July 22, 2019 - 11:00:23 AM
Long-term archiving on: Tuesday, May 6, 2014 - 10:45:32 PM

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