ASSIMAGE
Méthodes d’assimilation de données images dans des
modèles d’écoulement de fluides géophysiques
Description du projet
La
prévision de phénomènes naturels doit s’améliorer de manière significative par
l’utilisation de toute l’information disponible. Dans le contexte de la
simulation de fluides géophysiques, l’assimilation de données, basée sur des
méthodes de contrôle optimal, vise à rassembler dans un Système d’Optimalité
les informations suivantes : modèles (corpus d’équations aux dérivées partielles
non linéaires, fondées sur des principes de conservation de la masse et de la
quantité de mouvement), observations directes ou à distance des variables
d’état des modèles, statistiques sur ces variables. Une source d’information
supplémentaire et particulièrement intéressante est fournie par des
acquisitions images stationnaires ou évolutives. Jusqu’à présent ces images
étaient utilisées de façon plus qualitative que quantitative, et ce alors que
la quantité de données images ne cesse de croître, notamment par le biais de
l’imagerie satellitaire.
Le but de
cette proposition est la définition et l’étude de méthodes permettant de
coupler les images avec les modèles numériques et les observations directes des
variables d’état. Ce sujet pose des problèmes théoriques importants, ainsi que
des problèmes algorithmiques liés à la grande masse de données et au recours à
des méthodes coûteuses en temps de calcul. Les participants rassemblés dans
cette proposition ont une compétence reconnue soit en assimilation de données,
soit en traitement d’images, soit dans les problèmes applicatifs visés. Presque
toutes les composantes du cycle de l’eau sont représentées : océan, atmosphère,
glace, neige,
Coordinateur du projet
LE DIMET Françoix Xavier – Projet IDOPT (INRIA, CNRS, UJF, INPG) Laboratoire de Modélisation et Calcul (LMC-IMAG°
Partenaires
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Projet AIR, INRIA Rocquencourt