{"id":19938,"date":"2024-09-13T10:58:36","date_gmt":"2024-09-13T08:58:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.univ-smb.fr\/listic\/?p=19938"},"modified":"2025-04-03T10:48:48","modified_gmt":"2025-04-03T08:48:48","slug":"matthieu-gallet-soutient-sa-these-le-vendredi-20-septembre-2024-apprentissage-automatique-pour-la-caracterisation-et-lanalyse-de-la-dynamique-de-la-cryosphere-par-imagerie-sate","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.univ-smb.fr\/listic\/archive-actualites\/matthieu-gallet-soutient-sa-these-le-vendredi-20-septembre-2024-apprentissage-automatique-pour-la-caracterisation-et-lanalyse-de-la-dynamique-de-la-cryosphere-par-imagerie-sate\/","title":{"rendered":"Matthieu GALLET soutient sa th\u00e8se le Vendredi 20 Septembre 2024 : \u00ab Apprentissage automatique pour la caract\u00e9risation et l\u2019analyse de la dynamique de la cryosph\u00e8re par imagerie\u00a0satellitaire radar \u00bb"},"content":{"rendered":"

Matthieu GALLET soutient sa th\u00e8se de doctorat le Vendredi 20 Septembre 2024<\/strong> \u00e0 9h<\/strong>\u00a0\u00e0 Polyetch Annecy-Chamb\u00e9ry <\/strong>dans l’amphith\u00e9\u00e2tre B120.<\/strong><\/p>\n

\"Images<\/p>\n

Titre : <\/strong>Apprentissage automatique pour la caract\u00e9risation et l\u2019analyse de la dynamique de la cryosph\u00e8re par imagerie\u00a0satellitaire radar<\/h2>\n

Mots cl\u00e9s :<\/strong><\/h3>\n

cryosph\u00e8re, SAR, apprentissage automatique, imagerie satellitaire<\/p>\n

R\u00e9sum\u00e9 :\u00a0<\/strong><\/h3>\n
L’analyse de la cryosph\u00e8re est essentielle en raison de son importance socio-\u00e9conomique et environnementale. Elle influence les ressources en eau douce, soutient le d\u00e9veloppement \u00e9conomique des r\u00e9gions d\u00e9pendantes du tourisme hivernal, et joue un r\u00f4le significatif dans le bilan \u00e9nerg\u00e9tique mondial gr\u00e2ce au ph\u00e9nom\u00e8ne de l’alb\u00e9do. \u00c0 l’\u00e9chelle globale, la compr\u00e9hension des dynamiques de la cryosph\u00e8re est cruciale pour aborder les probl\u00e9matiques climatiques actuelles, comme soulign\u00e9 dans les rapports du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’\u00e9volution du climat (GIEC). L’explosion des donn\u00e9es satellitaires ces derni\u00e8res ann\u00e9es offre des perspectives de suivi \u00e0 haute r\u00e9solution spatiale et temporelle des r\u00e9gions montagneuses, notamment gr\u00e2ce aux donn\u00e9es acquises par les radars \u00e0 synth\u00e8se d’ouverture (RSO). Ces radars permettent d’observer les r\u00e9gions enneig\u00e9es et glac\u00e9es ind\u00e9pendamment des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques et de l’illumination solaire. Cependant, l’analyse de ces donn\u00e9es reste complexe en raison de la pr\u00e9sence de bruit multiplicatif (chatoiement) et de distorsions g\u00e9om\u00e9triques irr\u00e9versibles, n\u00e9cessitant des m\u00e9thodes d’analyse adapt\u00e9es. L’utilisation des m\u00e9thodes d’apprentissage automatique pour l’analyse des donn\u00e9es RSO offre des perspectives prometteuses pour la classification des surfaces enneig\u00e9es et des glaciers, mais requiert des approches adapt\u00e9es pour surmonter les d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 la complexit\u00e9 des donn\u00e9es et \u00e0 la quantit\u00e9 et la qualit\u00e9 des annotations. Cette th\u00e8se vise \u00e0 aborder ces d\u00e9fis en se concentrant sur plusieurs aspects cl\u00e9s. Dans un premier temps, elle identifie comment exploiter les donn\u00e9es RSO en bande C et en bande X pour la classification de la neige et des glaciers, en analysant les comportements temporels ainsi que les corr\u00e9lations entre les caract\u00e9ristiques statistiques des images et les mesures in situ ou issues de mod\u00e8les num\u00e9riques. \u00c0 partir de cette analyse, elle propose l’\u00e9laboration de deux jeux de donn\u00e9es annot\u00e9s pour l’\u00e9tude de la cryosph\u00e8re et leur utilisation dans des t\u00e2ches de classification. Ces jeux de donn\u00e9es sont constitu\u00e9s d’images RSO acquises par les satellites Sentinel-1 et PAZ, centr\u00e9es sur les Alpes fran\u00e7aises et la r\u00e9gion du Mont-Blanc, et annot\u00e9es automatiquement avec un mod\u00e8le de simulation du manteau neigeux (CROCUS) pour la neige humide, et manuellement pour les types de glaciers. La cr\u00e9ation de ces jeux de donn\u00e9es permet l’analyse de la d\u00e9tection de neige humide par un ensemble de mod\u00e8les d’apprentissage automatique supervis\u00e9s, et la compr\u00e9hension des caract\u00e9ristiques discriminantes pour cette t\u00e2che. Face \u00e0 la variabilit\u00e9 des r\u00e9sultats et des performances des mod\u00e8les, cette th\u00e8se propose une approche permettant l’agr\u00e9gation de mod\u00e8les de classification pour am\u00e9liorer la robustesse des r\u00e9sultats face aux bruits inh\u00e9rents au signal radar et aux incertitudes des annotations, en se basant sur la logique floue. Elle propose enfin des solutions algorithmiques permettant une classification efficace et interpr\u00e9table des donn\u00e9es RSO, avec une approche frugale en termes de param\u00e8tres et interpr\u00e9table, alliant estimation d’un ensemble de distributions de probabilit\u00e9 propres aux caract\u00e9ristiques des images RSO et une architecture neuronale de combinaison de distances statistiques ou divergences param\u00e9tr\u00e9es. En cons\u00e9quence, ces travaux d\u00e9montrent la capacit\u00e9 des m\u00e9thodes d’apprentissage automatique \u00e0 \u00eatre adapt\u00e9es de mani\u00e8re efficace et interpr\u00e9table \u00e0 l’analyse des donn\u00e9es SAR pour l’\u00e9tude de la cryosph\u00e8re, en prenant en compte les sp\u00e9cificit\u00e9s des donn\u00e9es et des annotations, et en proposant des solutions algorithmiques pour une classification efficace et interpr\u00e9table.<\/div>\n

Composition du Jury de th\u00e8se :<\/h3>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
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Membre du jury<\/span><\/p>\n<\/th>\n

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Titre<\/span><\/p>\n<\/th>\n

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Lieu d\u2019exercice<\/span><\/p>\n<\/th>\n

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Fonction dans le jury<\/span><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n

Florence TUPIN<\/td>\nProfesseur<\/td>\nTelecom Paris<\/td>\nRapportrice<\/td>\n<\/tr>\n
Laurent FERROFAMIL<\/td>\nProfesseur<\/td>\nISAE-Supaero and CESBIO<\/td>\nRapporteur<\/td>\n<\/tr>\n
Nadia FOURRI\u00c9<\/td>\nDR2 CNRS, HDR<\/td>\nCNRM (UMR 3589 CNRS & M\u00e9t\u00e9o-France)<\/td>\nExaminatrice<\/td>\n<\/tr>\n
Lionel BOMBRUN<\/td>\nMa\u00eetre de conf\u00e9rences<\/td>\nLaboratoire IMS, UMR 5218 CNRS \u2013 Universit\u00e9 de Bordeaux \u2013\u00a0Bordeaux INP<\/td>\nExaminateur<\/td>\n<\/tr>\n
Jordi INGLADA<\/td>\nIng\u00e9nieur CNES<\/td>\nCNES<\/td>\nExaminateur<\/td>\n<\/tr>\n
Abdourrahmane ATTO<\/td>\nProfesseur<\/td>\nLISTIC, Universit\u00e9 Savoie Mont Blanc<\/td>\nDirecteur de th\u00e8se<\/td>\n<\/tr>\n
Fatima KARBOU<\/td>\nDR2 D\u00e9veloppement Durable<\/td>\nCNRM & CEN<\/td>\nCo-directrice de th\u00e8se<\/td>\n<\/tr>\n
Emmanuel TROUV\u00c9<\/td>\nProfesseur<\/td>\nLISTIC, Universit\u00e9 Savoie Mont Blanc<\/td>\nCo-directeur de th\u00e8se<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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