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Restitution de la salinité de surface de l'océan à partir des mesures SMOS : une approche neuronale?
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Ammar, Adel |
| Copyright Year | 2008 |
| Abstract | L'inversion des mesures du satellite SMOS par des reseaux de neurones pose plusieurs difficultes, liees principalement a la variabilite des angles d'incidence observes et a l'importance du bruit de mesure. Cette these propose des solutions a ces obstacles dans un cas realiste, et montre qu'une approche neuronale peut etre applicable a tous les pixels de l'ocean pour restituer la salinite avec une bonne precision. Concernant le choix de la base d'apprentissage, nous montrons qu'une base equi-repartie en parametres geophysiques permet de reduire notablement les biais systematiques sur la salinite restituee qui sont dus a l'importance du bruit de mesure. Par ailleurs, une technique de prolongation de l'apprentissage permet de faire disparaitre la plupart de ces defauts dans une large gamme de latitude. Les travaux accomplis pendant cette these ont permis de definir la methodologie a appliquer, en phase de vol, et de fixer l'architecture des reseaux d'inversion |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://thesesups.ups-tlse.fr/475/1/Ammar_Adel.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
