Interpolation de données manquantes dans des séquences multi-modales d'images géophysiques satellitaires

Sileye Ba 1, 2 Thomas Corpetti 3 Fablet Ronan 1, 2
2 Lab-STICC_TB_CID_TOMS
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
Résumé : Cet article étudie l'estimation conjointe de données manquantes et de champs de déplacements dans des séquences multimodales d'observations satellitaires géophysiques. La complexité de la tâche est liée au taux élevé de données manquantes (entre 20% et 90%) pour des observations journalières de haute résolution et la reconstruction de structures fines en accord avec la dynamique sous jacente. Nous avons développé une méthode basée sur l'assimilation variationnelle de données pour des séries multimodales et multi-résolutions. A l'aide de données synthétiques et de données réelles de la surface océanique, une évaluation numérique et qualitative démontre l'apport de deux composantes clés du modèle proposé: la fusion d'informations multimodales à partir d'une contrainte géométrique basée sur les structures frontales, et la méthode d'assimilation variationnelle utilisant comme à priori dynamique un modèle d'advection-diffusion. Les expérimentations conduites montrent que de bonnes performances de reconstruction sont obtenues pour les observations hautes résolutions en dépit du pourcentage élevé de données manquantes
Type de document :
Communication dans un congrès
RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. pp.978-2-9539515-2-3, 2012
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Contributeur : Amélie Cordier <>
Soumis le : mardi 17 janvier 2012 - 12:48:39
Dernière modification le : mardi 23 mai 2017 - 11:22:17
Document(s) archivé(s) le : mercredi 18 avril 2012 - 02:21:56

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Citation

Sileye Ba, Thomas Corpetti, Fablet Ronan. Interpolation de données manquantes dans des séquences multi-modales d'images géophysiques satellitaires. RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. pp.978-2-9539515-2-3, 2012. <hal-00656503>

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