Doctorant H/F Développement de méthodes spatiales innovantes pour la restitution des propriétés des aér

Sujet de thèse :
Les limitations actuelles restreignent notre capacité à surveiller les propriétés des aérosols au sein des couvertures nuageuses fractionnées, pourtant très fréquentes à l'échelle mondiale. Cette contrainte réduit également notre aptitude à suivre les événements de pollution, notamment en France et en Europe, et les phénomènes extrêmes globalement. Cette limitation est principalement due à l'emploi de codes de transfert radiatif "plan-parallèle" (code 1D). Ces codes ne tiennent pas compte de la structure tridimensionnelle des nuages ni de la variabilité spatiale de leurs propriétés. L'utilisation de codes de transfert tridimensionnels (3D), bien que plus précis, est actuellement limitée par les temps de calculs importants. Actuellement, même les algorithmes opérationnels 1D utilisent des tables pré-calculées (LUT) et un nombre limité de modèles d'aérosols pour des raisons de temps de calcul. Les méthodes d'intelligence artificielle (IA) sont bien indiquées pour l'étude des aérosols dans
des scènes nuageuses complexes. Elles faciliteraient la prise en compte de multiples paramètres (aérosols, nuages, altitudes, etc.), réduiraient significativement les temps de calcul et, dans le cas des réseaux de neurones convolutifs par exemple, permettraient d'exploiter plus efficacement les images satellites. Ce projet de recherche se concentrera sur le développement d'un algorithme utilisant l'IA
spécifiquement pour l'étude des aérosols dans les couvertures nuageuses, qu'elles soient totales ou fractionnées. L'étape d'apprentissage sera basée sur des calculs de transfert radiatif effectués avec les codes (1D et 3D) disponibles au LOA. Ces calculs s'appuieront sur des scènes nuageuses réalistes, plus ou moins hétérogènes, avec des aérosols. L'objectif de ce travail sera de développer la structure des réseaux de neurones destinés aux mesures du futur instrument 3MI de l'ESA dont le lancement est prévu à l’automne 2025. Cet instrument combine les avantages des instruments POLDER et MODIS en termes de données spectrales, directionnelles et polarisées. Le sujet portera sur la comparaison des méthodes 1D et 3D, cherchant à proposer
un algorithme applicable globalement. Cet algorithme permettra de traiter les aérosols au-dessus des nuages, mais aussi les couvertures nuageuses fractionnées complexes. Au-dessus des surfaces terrestres, il sera nécessaire d’inclure les bases de données de réflectance de surface produit par l’algorithme GRASP. À terme, ces travaux permettront un meilleur suivi au niveau global des aérosols et une meilleure compréhension des interactions entre les aérosols et les nuages.
Contexte :
Historiquement, l'observation des aérosols depuis l'espace s'est d'abord concentrée sur les scènes sombres, comme les océans. Elle s'est ensuite étendue aux surfaces terrestres plus brillantes (c.f. algorithme GRASP, Dubovik et al., 2011), mais à condition qu'elles soient dépourvues de nuag
Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...