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29 results on '"Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat)"'

1. Multi-scale coastal surface temperature in the Bay of Biscay and the English Channel

Author

Joël Sudre, François G. Schmitt, Adam Ayouche, Hussein Yahia, Guillaume Charria, Coline Poppeschi, Sébastien Theetten, Véronique Garçon, Laboratoire d'Océanographie Physique et Spatiale (LOPS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d’Océanologie et de Géosciences (LOG) - UMR 8187 (LOG), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université du Littoral Côte d'Opale (ULCO)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Nord]), LEFE-MANU, CNRS IMECO, Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université du Littoral Côte d'Opale (ULCO)-Université de Lille-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)

Subjects
Canyon, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, geography, geography.geographical_feature_category, Continental shelf, Mesoscale meteorology, Sea surface temperature, Eddy, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, 13. Climate action, Climatology, 14. Life underwater, Temporal scales, Bay, Channel (geography), Geology
Abstract

The Bay of Biscay and the English Channel, in the North-eastern Atlantic, are considered as a natural laboratory to explore the coastal dynamics at different spatial and temporal scales. In those regions, the coastal circulation is constrained by a complex topography (e.g. varying width of the continental shelf, canyons), river runoffs, strong tides and a seasonally contrasted wind-driven circulation. Based on different numerical model experiments (from 400m to 4km spatial resolution, from 40 to 100 sigma vertical layers using 3D primitive equation ocean models), different features of the Bay of Biscay and English Channel circulation are assessed and explored. Both spatial (submesoscale and mesoscale) and temporal (from hourly to monthly) scales are considered. Modelled spatial scales, with a specific focus on the variability of fine scale features (e.g. fronts, filaments, eddies), are compared with remotely sensed observations (i.e. Sea Surface Temperature). Different methodologies as singularity and Lyapunov exponents allow describing fine scales features and are applied on both modelled and observed datasets. For temporal scales, in situ high frequency surface temperature measurements from coastal moorings (from COAST-HF observing network) provide a reference for the temporal variability to be modelled. Exploring differences in the temporal scales (from an Empirical Mode Decomposition) advises on the efficiency of our coastal modelling approach. This result overview in the Bay of Biscay and the English Channel aims illustrating the input of coastal modelling activities in understanding multi-scale interactions (spatial and temporal).

Published
2020

2. Automatic detection of Moroccan coastal upwelling zones using sea surface temperature images

Author

Hussein Yahia, Khalid Minaoui, Ayoub Tamim, Salma El Fellah, Khalid Daoudi, Mohamed El Ansari, Driss Aboutajdine, Abderrahman Atillah, Laboratoire de Recherche Informatique et Télécommunications (LRIT), Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), Université Ibn Zohr [Agadir], Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre Royal de Télédétection Spatiale (CRTS), Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] (GSCM-LRIT), and Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)

Subjects
010504 meteorology & atmospheric sciences, 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, Fuzzy logic, Sea surface temperature images, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Cluster (physics), Segmentation, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Cluster validity indices, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Upwelling, business.industry, Fuzzy c-means clustering, k-means clustering, Pattern recognition, Filter (signal processing), Region-growing algorithm, Sea surface temperature, General Earth and Planetary Sciences, Satellite, Artificial intelligence, business, Geology
Abstract

International audience; An efficient unsupervised method is developed for automatic segmentation of the area covered by upwelling waters in the coastal ocean of Morocco using the Sea Surface Temperature (SST) satellite images. The proposed approach first uses the two popular unsupervised clustering techniques, k-means and fuzzy c-means (FCM), to provide different possible classifications to each SST image. Then several cluster validity indices are combined in order to determine the optimal number of clusters, followed by a cluster fusion scheme, which merges consecutive clusters to produce a first segmentation of upwelling area. The region-growing algorithm is then used to filter noisy residuals and to extract the final upwelling region. The performance of our algorithm is compared to a popular algorithm used to detect upwelling regions and is validated by an oceanographer over a database of 92 SST images covering each week of the years 2006 and 2007. The results show that our proposed method outperforms the latter algorithm, in terms of segmentation accuracy and computational efficiency.

Published
2018
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3. Defining Lagrangian coherent vortices from their trajectories

Author

Hussein Yahia, A. El Aouni, Suman Kumar Maji, Khalid Daoudi, Khalid Minaoui, Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Indian Institute of Technology Patna (IITP), Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5), and A. El Aouni was supported by the PHC project n◦TBK/16-24 and the French Project BOOSTE TON DOC 2019.

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Fluid Flow and Transfer Processes, Physics, Transport water, Mechanical Engineering, Computational Mechanics, Condensed Matter Physics, Mesoscale eddies, Vortex, Physics::Fluid Dynamics, symbols.namesake, Classical mechanics, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Mechanics of Materials, Chaotic environment, [NLIN.NLIN-CD]Nonlinear Sciences [physics]/Chaotic Dynamics [nlin.CD], symbols, Polar, Lagrangian coherent structures, Finite time, Lagrangian
Abstract

International audience; We study the transport properties of mesoscale eddies (i.e. vortices of 100 ∼ 200 km in diameter) over a finite time duration. While these oceanic structures are well-known to stir and mix surrounding water, they can also carry and transport water properties in a coherent manner. In this paper, we are interested in dynamic transport properties of these coherent structures, despite their chaotic environment. Here, we reveal that such vortices can be identified based a simple decomposition of their Lagrangian trajectories. We identify and extract coherent vortices as material lines along which particles' trajectories share similar polar rotations. The proposed method identifies coherent vortices and their centers in automatic manner. We illustrate our new method by identifying and extracting Lagrangian coherent vortices in different two-dimensional flows.

Published
2020
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4. Effect of wind stress forcing on ocean dynamics at air-sea interface

Author

Hussein Yahia, Christophe Maes, Véronique Garçon, Joël Sudre, Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Océanographie Physique et Spatiale (LOPS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), SOLAS Surface ocean lower atmosphere study, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
COURANT D'EKMAN, Singularity spectrum, 010504 meteorology & atmospheric sciences, 0211 other engineering and technologies, Wind stress, 02 engineering and technology, Wavelets, 01 natural sciences, DYNAMIQUE DE L'EAU, TRAITEMENT DU SIGNAL, Geostrophic current, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Physics::Atmospheric and Oceanic Physics, ANALYSE STATISTIQUE, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Turbulence, TELEDETECTION SPATIALE, Remote sensing, Hardware and Architecture, Vector field, Geology, Ekman currents, OCEANOGRAPHIE PHYSIQUE, Signal processing, Radar altimetry, Computer Networks and Communications, Statistical tools, Geostrophy, Physics::Geophysics, Ocean dynamics, TURBULENCE MARINE, Ekmann transport, 14. Life underwater, Electrical and Electronic Engineering, Pressure gradient, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences, kurtosis, Ocean current, Geophysics, Vorticity, INTERFACE OCEAN ATMOSPHERE, 13. Climate action, [NLIN.NLIN-CD]Nonlinear Sciences [physics]/Chaotic Dynamics [nlin.CD], COURANT MARIN, TENSION DU VENT, Multifractal formalism
Abstract

International audience; We evidence and study the differences in turbulence statistics in ocean dynamics carried by wind forcing at the air-sea interface. Surface currents at the air-sea interaction are of crucial importance because they transport heat from low to high latitudes. At first order, oceanic currents are generated by the balance of the Coriolis and pressure gradient forces (geostrophic current) and the balance of the Coriolis and the frictional forces dominated by wind stress (Ekman current) in the surface ocean layers. The study was conducted by computing statistical moments on the shapes of spectra computed within the framework of microcanonical multi-fractal formalism. Remotely sensed daily datasets derived from one year of altimetry and wind data were used in this study, allowing for the computation of two kinds of vector fields: geostrophy with and geostrophy without wind stress forcing. We explore the statistical properties of singularity spectra computed from velocity norms and vorticity data, notably in relation with kurtosis information to underline the differences in the turbulent regimes associated with both kinds of velocity fields.

Published
2018
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5. An improved method for accurate computation of coastal upwelling index using Sea Surface Temperature Images

Author

El Aouni, Anass, Minaoui, Khalid, Tamim, Ayoub, Daoudi, Khalid, Yahia, Hussein, Aboutajdine, Driss, Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire de Recherche Informatique et Télécommunications (LRIT), Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), ACS/IEEE, and This work is funded by the French-Morrocan research program Toubkal/16/ 24 and PPR2-Minaoui.

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Unsupervised classification, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Sea surface temperature, Coastal Upwelling Index, Fuzzy clustering algorithm
Abstract

International audience; In this paper we aim to present a new methodology to derive rigorous SST-based coastal upwelling index for the purpose of conducting a saisonal variablity of upwelling area along the Moroccan Atlantic coast. The method is based on the scientific knowledge of upwelling area and its spatial distribution provided by expert oceanographers.The latter consists in automatically identify and extract the region covered by the upwelling waters in the costal ocean of Morocco using the Fuzzy c-means algorithm and finding regions of homogeneous pixels. Then Region Growing process is used to filter out the remaining noisy structures in the offshort waters. The methodology is used to provide a satistical view of the spatial and temporal variability of the Moroccan upwelling activity. The relevance of the proposed Coastal Upwelling Index (CUI) is evaluated by an oceanographer using 86 8-days sea surface temperature images and it is shown to be superior to that of the standard upwelling index.

Published
2016

6. Wintertime Submesoscale River Plumes in the Bay of Biscay

Author

Yelekçi, Özge, Charria, Guillaume, Capet, Xavier, Reverdin, Gilles, Theetten, Sébastien, Vandermeirsch, Frédéric, Sudre, Joël, Yahia, Hussein, Laboratoire de physique hydrodynamique et sédimentaire (DYNECO/PHYSED), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Processus de couplage à Petite Echelle, Ecosystèmes et Prédateurs Supérieurs (PEPS), Laboratoire d'Océanographie et du Climat : Expérimentations et Approches Numériques (LOCEAN), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Interactions et Processus au sein de la couche de Surface Océanique (IPSO), Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), GHER research group, University of Liege, Laboratoire de physique hydrodynamique et sédimentaire (PHYSED), Dynamiques des Écosystèmes Côtiers (DYNECO), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere
Abstract

International audience; Recent observations over the continental shelf in the Bay of Biscay (in the Eastern Atlantic along French and Spanish coasts) has revealed a complex small scale (O(1km)) activity with high frequency variations. A dataset of 11 years' (2003 to 2013) Sea Surface Temperature (SST) remotely sensed by MODIS sensor onboard Aqua and Terra satellites is studied to detail the spatial and seasonal distributions of fronts in this region. Spatial and temporal patterns revealed by this analysis are used to identify the driving mechanisms of these fronts and they are found to be in agreement with the previously well-known tidal or shelf break fronts in the region. Furthermore, these observations have brought to attention one particular group of fronts that occur in mid-shelf during winter, similar examples of which have previously been studied in other regions (e.g. Mid-Atlantic Bight). These observed SST fronts in our region are shown to be the temperature signature of density fronts occurring along the river plume edges, where the main driver of the density difference is actually the increased freshwater input to the shelf. A realistic high-resolution (1 km) hydrodynamic model is applied to the region to investigate the dynamics of such fronts. A scale decomposition that distinguishes the large, meso-, and submesoscale components of model results is carried out. Results show that, along the river plume front, submesoscale patterns prevail. They also possess a certain spatial variability such as filamentation in certain parts of the front, which can be indicative of baroclinic instability. Temporal evolution of this submesoscale variability and some of the forcings that can be responsible for it (e.g. surface cooling, wind stress, topography, or background circulation), together with the role of baroclinic instability are explored.

Published
2016

7. How to obtain ocean turbulent dynamics at super resolution from optimal multiresolution analysis and multiplicative cascade?

Author

Sudre, Joël, Yahia, Hussein, Pont, Oriol, Garcon, Veronique, Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), ICARODE Project, NASA-OST-ST, University of Liege, GeoHydrodynamics and Environment Research, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
nonliner signal processing, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, remote sensing, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Super-resolution reconstruction, ocean dynamics, submesoscale, wavelets
Abstract

International audience; A fundamental challenge in oceanography is the synoptic determination of ocean circulation using the data acquired from space, with a coherent depiction of its turbulent characteristics. This determination has the potential of revealing all aspects of the ocean dynamic variability on a wide range of spatio-temporal scales and will enhance our understanding of ocean–atmosphere exchanges at super resolution, as required in the present context of climate change. A method to obtain ocean dynamics products at different super resolutions is presented here, using an approximation of the energy cascade, expressed in a microcanonical formulation, and associated to turbulent signals provided by different products of Sea Surface Temperature (SST). The basics idea is to propagate across the scales motion information at lower resolution coming from GEKCO product [Sudre et al., 2013] in a multiresolution analysis computed on adimensional critical transition informations [Su-dre et al., 2015].REFERENCESSudre J., Maes C., and Garc ̧on V., 2013, On the global estimates of geostrophic and Ekman surface currents, Limnology and Oceanography: Fluids and Environments, vol. 3, pp. 1–20, DOI 10.1215/21573689-2071927.Sudre J., Yahia H., Pont O. and Garc ̧on V., 2015, Ocean turbulent dynamics at Superresolution from optimal multiresolution analysis and multiplicative cascade, IEEE transaction on geoscience and remote sensing, vol. 53, NO. 11, DOI 10.1109/TGRS.2015.2436431.

Published
2016

8. General methodology for the derivation of high resolution oceanic data through information fusion at different scales

Author

Yahia, Hussein, Sudre, Joel, Hernandez-Carrasco, Ismael, Singh, Dharmendra, Brodu, Nicolas, Garbe, Christoph, Garçon, Veronique, Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Indian Institute of Technology Roorkee (IIT Roorkee), Universität Heidelberg, Projet ESA Oceanflux, ESA, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [NLIN.NLIN-CD]Nonlinear Sciences [physics]/Chaotic Dynamics [nlin.CD], Wavelets decompositions, Multiscale methods, Superresolution, Ocean/atmosphere interaction
Abstract

International audience; Derivation of high-resolution (HR) spatial distribution of data is a fundamental problem in Earth observation, either in the case of physical variables or when the data is obtained as the output of a classification process. We show that the problem can be resolved through information fusion at different scales. In the case of physical intensive variables of fully developed turbulence, as encountered in satellite Oceanography and Ocean/Climate interactions, we show that the derivation of HR data can be solved using a new method based on an approximation of the energy cascade, expressed in a microcanonical formulation, and associated to turbulent signal provided by HR satellite data. The generality of the approach offers the opportunity to infer different oceanic signals from Low Resolution (LR) to HR. The basic idea is to use optimal cascading to decrease the spatial resolution of the HR signal, then use the signal available at LR, transmit that information along the scales back to higher spatial resolution using the cascade to obtain a new HR signal. The process has been successfully used to obtain oceanic currents [1, 2], oceanic partial pressure of CO2 [3], and more recently sea surface salinity. [1] H. Yahia, J. Sudre, C. Pottier and V. Garçon, 2010, Motion analysis in oceanographic satellite images using multiscale methods and the energy cascade, Pattern Recognition, DOI: 10.1016/J.patcog.2010.04.011.[2] J. Sudre, H. Yahia, O. Pont, and V. Garçon, 2015, Ocean turbulent dynamics at superresolution from optimal multiresolution analysis and multiplicative cascade, IEEE TGRS, DOI: 10.1109/TGRS.2015.2436431[3] I. Hernández-Carrasco, J. Sudre, V. Garçon, H. Yahia, C. Garbe, A. Paulmier, B. Dewitte, S. Illig, I. Dadou, M. González-Dávila, and J. M. Santana-Casiano, 2015, Reconstruction of super-resolution ocean pCO2 and air-sea fluxes of CO2 from satellite imagery in the southeastern Atlantic, Biogeosciences, DOI: 10.5194/bg-12-5229-2015

Published
2016

9. Spatial and Seasonal Distributions of Frontal Activity over the Continental Shelf in the Bay of Biscay Focus on Density Fronts in Winter

Author

Yelekçi, Özge, Charria, Guillaume, Capet, Xavier, Reverdin, Gilles, Theetten, Sébastien, Vandermeirsch, Frédéric, Sudre, Joël, Yahia, Hussein, Laboratoire de physique hydrodynamique et sédimentaire (PHYSED), Dynamiques des Écosystèmes Côtiers (DYNECO), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Processus de couplage à Petite Echelle, Ecosystèmes et Prédateurs Supérieurs (PEPS), Laboratoire d'Océanographie et du Climat : Expérimentations et Approches Numériques (LOCEAN), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Interactions et Processus au sein de la couche de Surface Océanique (IPSO), Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), American Geophysical Union, Laboratoire de physique hydrodynamique et sédimentaire (DYNECO/PHYSED), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
Physics::Fluid Dynamics, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Physics::Atmospheric and Oceanic Physics, Physics::Geophysics
Abstract

International audience; AIMS: Describing spatial and seasonal distributions of frontal activity over the continental shelf in the Bay of Biscay.Investigating the wintertime mid-shelf fronts in vicinity of the river plumes.Exploring the physical dynamics and the existence of baroclinic instabilities in such fronts from a scale decomposition of the vertical buoyancy flux.

Published
2016

10. Detection of Moroccan coastal upwelling using sea surface chlorophyll concentration

Author

Anass El Aouni, Khalid Minaoui, Driss Aboutajdine, Khalid Daoudi, Ayoub Tamim, Abderrahman Atillah, Hussein Yahia, Laboratoire de Recherche Informatique et Télécommunications (LRIT), Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre Royal de Télédétection Spatiale (CRTS), and This work is funded by the French-Morrocan research program Toubkal/16/ 24

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Satellite observation, Upwelling, Computer science, Satellite chlorophyll concentration, Chlorophyll concentration, chemistry.chemical_compound, Oceanography, chemistry, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Homogeneous, Chlorophyll, Region-growing, Submarine pipeline, Fuzzy clustering algorithm
Abstract

International audience; The aim of this work is to automatically identify and extract the upwelling area in the coastal ocean of Morocco using the satellite observation of chlorophyll concentration. The algorithm starts by the application of FCM algorithm for the purpose of finding regions of homogeneous concentration of the chlorophyll, resulting in c-partitioned labeled images. A region­ growing algorithm is then used to filter out the noisy structures in the offshore waters not belonging to the upwelling regions. The proposed methodology has been validated by an oceanographer and tested over a database of 166 weekly Sea Surface chlorophyll data. The region of interst cover the southern part of Moroccan atlantic coast spanning from the years 2007 to 2012.

Published
2015
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11. Reconstruction of super-resolution ocean pCO 2 and air-sea fluxes of CO 2 from satellite imagery in the Southeastern Atlantic

Author

Hernández-Carrasco, Ismael, Sudre, Joël, Garçon, Véronique, Paulmier, A, Dewitte, B, Illig, S, Dadou, I, Yahia, Hussein, Garbe, Christoph, González-Dávila, M, Santana Casiano, J.M., Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), DYNBIO LEGOS, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Interdisciplinary Center for Scientific Computing (IWR), Universität Heidelberg [Heidelberg] = Heidelberg University, Instituto de Oceanografía y Cambio Global (IOCAG), Université de Las Palmas de Gran Canaria [Espagne] (ULPGC), ESA Support To Science Element Grant N◦ 400014715/11/I-NB OceanFlux- Upwelling Theme, SOLAS, SOCAT, IOCCP, IMBER, Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Universität Heidelberg [Heidelberg]

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Green House Gases, Ocean/Atmosphere, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], [NLIN.NLIN-CD]Nonlinear Sciences [physics]/Chaotic Dynamics [nlin.CD], Multiscale Image Analysis, Wavelet Analysis, Climate change, Climate budget, Turbulence and coherent structures, Superresolution
Abstract

This work is a contribution to ESA Support To Science Element Grant N◦ 400014715/11/I-NB OceanFlux- Upwelling Theme. The Surface Ocean CO2 Atlas (SOCAT) is an international effort, supported by the International Ocean Carbon Coordination Project (IOCCP), the Surface Ocean Lower Atmo- sphere Study (SOLAS), and the Integrated Marine Biogeochem- istry and Ecosystem Research program (IMBER), to deliver a uni- formly quality-controlled surface ocean CO2 database. The many researchers and funding agencies responsible for the collection of data and quality control are thanked for their contributions to SO- CAT; International audience; An accurate quantification of the role of the ocean as source/sink of Green House Gases (GHGs) requires to access the high-resolution of the GHG air-sea flux at the interface. In this paper we present a novel method to reconstruct maps of surface ocean partial pressure of CO 2 (pCO 2) and 5 air-sea CO 2 fluxes at super resolution (4 km) using Sea Surface Temperature (SST) and Ocean Colour (OC) data at this resolution, and CarbonTracker CO 2 fluxes data at low resolution (110 km). Inference of super-resolution of pCO 2 , and air-sea CO 2 fluxes is performed using novel nonlinear signal 10 processing methodologies that prove efficient in the context of oceanography. The theoretical background comes from the Microcanonical Multifractal Formalism which unlocks the geometrical determination of cascading properties of physical intensive variables. As a consequence, a multiresolution 15 analysis performed on the signal of the so-called singularity exponents allows the correct and near optimal cross-scale inference of GHGs fluxes, as the inference suits the geometric realization of the cascade. We apply such a methodology to the study offshore of the Benguela area. The inferred rep-20 resentation of oceanic partial pressure of CO 2 improves and enhances the description provided by CarbonTracker, capturing the small scale variability. We examine different combinations of Ocean Colour and Sea Surface Temperature products in order to increase the number of valid points and the 25 quality of the inferred pCO 2 field. The methodology is validated using in-situ measurements by means of statistical errors. We obtain that mean absolute and relative errors in the inferred values of pCO 2 with respect to in-situ measurements are smaller than for CarbonTracker.

Published
2015

12. Ocean Turbulent Dynamics at Superresolution From Optimal Multiresolution Analysis and Multiplicative Cascade

Author

Joël Sudre, Hussein Yahia, Véronique Garçon, Oriol Pont, Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), DYNBIO LEGOS, Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), This work was supported in part by the National Aeronautics and Space Administration–French National Center for Space Studies (CNES)–Ocean Surface Topography Science Team through proposals Hiresubcolor and Icarode, and in part by the European Space Agency SupportTo Science Element through the OceanFlux-Upwelling Theme under Grant N400014715/11/I-NB., Centre ERS d’Archivage et de Traitement (CERSAT), the French National Center for Space Studies (CNES)/AVISO Teams, and the National Aeronautics and Space Administration Oceancolor Team, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)

Subjects
Multiresolution analysis, chaos, Context (language use), fluid dynamics, image motion analysis, Physics::Geophysics, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Fluid dynamics, 14. Life underwater, Electrical and Electronic Engineering, oceans, Physics::Atmospheric and Oceanic Physics, Remote sensing, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Signal processing, Ocean current, motion measurement, Ocean dynamics, Sea surface temperature, wavelet transforms, 13. Climate action, geophysical signal processing, fractals, [NLIN.NLIN-CD]Nonlinear Sciences [physics]/Chaotic Dynamics [nlin.CD], General Earth and Planetary Sciences, nonlinear dynamical systems, Altimetry, Multiplicative cascade, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, Geology
Abstract

International audience; The synoptic determination of ocean circulation using the data acquired from space, with a coherent depiction of its turbulent characteristics, remains a fundamental challenge in oceanography. This determination has the potential of revealing all aspects of the ocean dynamic variability on a wide range of spatiotemporal scales and will enhance our understanding of ocean–atmosphere exchanges at superresolution, as required in the present context of climate change. Here, we show a four-year time series of spatial superresolution (4 km) turbulent ocean dynamics generated from satellite data using emerging ideas in signal processing coming from nonlinear physics, low-resolution dynamics, and superresolution oceanic sea surface temperature data acquired from optical sensors. The method at its core consists in propagating across the scales the low-resolution dynamics in a multiresolution analysis computed on adimensional critical transition information.

Published
2015
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13. Spatial and Seasonal Distributions of Frontal Activity over the French continental shelf in the Bay of Biscay observed from satellite Sea Surface Temperature

Author

Yelekçi, Özge, Charria, Guillaume, Capet, Xavier, Reverdin, Gilles, Sudre, Joël, Yahia, Hussein, Dynamiques des Écosystèmes Côtiers (DYNECO), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Laboratoire de physique hydrodynamique et sédimentaire (PHYSED), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Processus de couplage à Petite Echelle, Ecosystèmes et Prédateurs Supérieurs (PEPS), Laboratoire d'Océanographie et du Climat : Expérimentations et Approches Numériques (LOCEAN), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Interactions et Processus au sein de la couche de Surface Océanique (IPSO), Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), EGU, European Geosciences Union, Dynamiques de l'Environnement Côtier (DYNECO), Laboratoire de physique hydrodynamique et sédimentaire (DYNECO/PHYSED), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, fronts, sea surface temperature, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, nonlinear physics, [PHYS.PHYS.PHYS-GEO-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Geophysics [physics.geo-ph], singularity exponents, eddies, Front detection, Bay of Biscay, signal processing, [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, filaments
Abstract

International audience; Physical processes (i.e. eddies, fronts, filaments) at mesoscale (10-100 km for periods of a few weeks) and sub-mesoscale (1-10 km daily to weekly periods) play a fundamental role in biological activity. While these processes are widely studied in offshore regions, their intensity and spatio-temporal frequencies over the continental shelves remain little known. In this context, this study proposes to explore the spatial and seasonal distributions, and development mechanisms of frontal structures (∼ 1-100 km) in river plume boundaries from the main French rivers (Gironde and Loire) over the continental shelf north of 45°N in the Bay of Biscay. A dataset of 11 years’ (2003 to 2013) nighttime remotely sensed Sea Surface Temperature (SST) by MODIS sensor onboard Aqua and Terra satellites has been constructed. This dataset has ∼1km spatial and daily temporal resolutions. Front detection is achieved through the Singularity Analysis (i.e. the process of calculating the degree of regularity or irregularity of a function at each point in a domain) such that negative values of Singularity Exponents (SE) indicate that the signal is irregular/discontinuous and encounter abrupt shifts (strong frontal activity) while positive values indicate regular/continuous signals (weak frontal activity). The spatial distributions of front occurrence frequency, defined as the percentage of number of times the pixel is a front pixel out of the times that pixel is cloud-free, are investigated seasonally. Seasonality of frontal activity in the Bay of Biscay is shown for the first time from the long-term satellite SST archive. The localized hot spots of higher frontal occurrences allow distinguishing the potential drivers in action. It has been revealed that the occurrence of frontal activity over the shelf varies spatially, and has a significant seasonal behavior. Results showed that in winter, density fronts are prominent in an alongshore band in vicinity of the fresh water occupied coast; in spring, winter structures were diminished to estuaries and tidal fronts started to appear; in summer, tidal fronts in Ushant region and internal wave activity along shelf break dominated; in autumn, alongshore density fronts re-appeared as the fresh water increased, and weakened stratification caused a dispersion of Ushant and shelf break fronts. The dynamics of these fronts has been investigated and interpreted based on concomitant in situ observations and model outputs from operational oceanography.

Published
2015

14. Detection of Moroccan Coastal Upwelling Fronts in SST Images using the Microcanonical Multiscale Formalism

Author

Abderrahman Atillah, Mohammed Faouzi Smiej, Ayoub Tamim, Khalid Minaoui, Driss Aboutajdine, Khalid Daoudi, Hussein Yahia, Laboratoire de Recherche Informatique et Télécommunications (LRIT), Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre Royal de Télédétection Spatiale (CRTS), and This work is funded by the French-Moroccan research program Volubilis (MA/11/256) and the project n◦MPI 12/2010.

Subjects
Nonlinear signal processing, Sea surface temperature images, Physics::Geophysics, Singularity, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Artificial Intelligence, Satellite data, Preprocessor, [INFO.INFO-DL]Computer Science [cs]/Digital Libraries [cs.DL], [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, Physics::Atmospheric and Oceanic Physics, Remote sensing, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Upwelling, Line drawings, Sea surface temperature, Formalism (philosophy of mathematics), Microcanonical multiscale formalism, Signal Processing, Singularity exponents, Computer Vision and Pattern Recognition, Software, Geology, Thermal fronts
Abstract

Algorithm for detection of thermal upwelling fronts in SST images is presented.The algorithm makes use of the singularity exponents.The singularity exponents are computed in a microcanonical framework.Performance of the algorithm is compared to an automatic algorithm for satellite edge detection.The algorithm is applied and validated by an oceanographer over 92 SST images. Nonlinear signal processing using the Microcanonical Multiscale Formalism (MMF) is used to the problem of detecting and extracting the upwelling fronts in coastal region of Morocco using Sea Surface Temperature (SST) satellite images. The algorithm makes use of the Singularity Exponents (SE), computed in a microcanonical framework, to detect and analyze the critical transitions in oceanographic satellite data. The objective of the proposed study is to develop a helpful preprocessor that transforms SST images into clean and simple line drawing of upwelling fronts as an input to a subsequent step in the analysis of SST images of the ocean. The method is validated by an oceanographer and it is shown to be superior to that of an automatic algorithm commonly used to locate edges in satellite oceanographic images. The proposed approach is applied over a collection of 92 SST images, covering the southern Moroccan Atlantic coast of the years 2006 and 2007. The results indicate that the approach is promising and reliable for a wide variety of oceanographic conditions.

Published
2015
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15. Detection of Moroccan coastal upwelling in SST images using the Expectation-Maximization

Author

Driss Aboutajdine, Khalid Daoudi, Khalid Minaoui, Ayoub Tamim, Abderrahman Atillah, LRIT, Laboratoire de Recherche Informatique et Télécommunications (LRIT), Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST)-Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre Royal de Télédétection Spatiale (CRTS), and This work is funded by the French-Moroccan research pro- gram Volubilis (MA/11/256) and the project n◦MPI 12/2010.

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Upwelling, Meteorology, Dunn index, Davies-Bouldin index, Area opening, Image segmentation, Expectation-Maximisation, Sea surface temperature, Geography, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Robustness (computer science), Expectation–maximization algorithm, Sea Surface Temperature, Segmentation, Satellite, Submarine pipeline, [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment
Abstract

International audience; This paper proposes an unsupervised algorithm for automatic detection and segmentation of upwelling region in Moroccan Atlantic coast using the Sea Surface Temperature (SST) satellite images. This has been done by exploring the Expectation-Maximization algorithm. The good number of clus- ters that best reproduces the shape of upwelling areas is selected by using the two popular Davies-Bouldin and Dunn indices. Area opening technique is developed that is used to remove and discarded the residuals noise in offshore waters not belonging to the upwelling region. The complete system has been validated by an oceanographer using a database of 30 SST images of the year 2007, demonstrating its capability and robustness for precise detection of Moroccan coastal upwelling.

Published
2015
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16. An Efficient Tool for Automatic Delimitation of Moroccan Coastal Upwelling Using SST Images

Author

Ayoub Tamim, Abderrahman Atillah, Hussein Yahia, Khalid Minaoui, Khalid Daoudi, Driss Aboutajdine, LRIT, Laboratoire de Recherche Informatique et Télécommunications (LRIT), Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST)-Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), LRIT Associated Unit to the CNRST-URAC n◦ 29, Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre Royal de Télédétection Spatiale (CRTS), Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] (GSCM-LRIT), Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5), and CORDI-S grant

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, unsu-pervised classification, —Sea surface temperature image, Image segmentation, Region-growing algorithm, Geotechnical Engineering and Engineering Geology, Otsu's method, symbols.namesake, Sea surface temperature, upwelling, Oceanography, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Climatology, Moroccan atlantique coast, symbols, Upwelling, Satellite, Segmentation, Submarine pipeline, Electrical and Electronic Engineering, Cluster analysis, Geology
Abstract

International audience; An unsupervised classification method is developed for the coarse segmentation of Moroccan coastal upwelling using the Sea Surface Temperature (SST) satellite images. The algorithm is started with the generation of c-partitioned labeled image using Otsu's method for the purpose of finding regions of homogenous temperatures. Then two well-known validity indices are used to select the c-partition which best reproduce the shape of upwelling area. A region-growing algorithm is developed that is used to remove the noisy structures in the offshore waters not belonging to the upwelling area. The algorithm is used to provide a seasonal variability of upwelling activity in the southern Moroccan Atlantic coast using 70 SST images of the years 2007 and 2008. The performance of the proposed methodology has been validated by an oceanographer, showing its effectiveness for automatic delimitation of Moroccan upwelling region.

Published
2014

17. Upwelling Detection in SST Images Using Fuzzy Clustering with Adaptive Cluster Merging

Author

Tamim, Ayoub, Minaoui, Khalid, Daoudi, Khalid, Atillah, Abderrahman, Yahia, Hussein, Aboutajdine, Driss, LRIT, Laboratoire de Recherche Informatique et Télécommunications (LRIT), Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST)-Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), LRIT Associated Unit to the CNRST-URAC n◦ 29, Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre Royal de Télédétection Spatiale (CRTS), Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] (GSCM-LRIT), and Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)

Subjects
AVHRR, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, ComputingMethodologies_PATTERNRECOGNITION, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Sea Surface Temperature, Index Terms—Upwelling, Clustering, Adaptive cluster merging
Abstract

International audience; The current paper explores the applicability of the Fuzzy c-means (FCM) clustering, using an adaptive cluster merging, for the problem of detecting the Moroccan coastal upwelling areas in Sea Surface Temperature (SST) Satellite images. The process is started with the application of FCM clustering method to the SST image with a sufficiently large number of clusters for the purpose of labelling the original SST image, which constitute the input of the proposed approach. Then, the number of clusters is reduced successively by merging clusters that are similar with respect to an adaptive threshold criterion. The algorithm is applied and validated using the visual inspection carried out by an oceanographer over a database of 30 SST images, covering the southern Moroccan atlantic coast of the year 2007. The proposed methodology is shown to be promising and reliable for a majority of images used in this study.

Published
2014

18. Validation of inferred high resolution ocean pCO2 and air-sea fluxes with in-situ and remote sensing data

Author

Hernandez-Carrasco, Ismael, Sudre, J, Garcon, Veronique, Yahia, Hussein, Dewitte, Boris, Garbe, Christoph, Illig, Serena, Montès, Ivonne, Paulmier, A., Dadou, I., Butz, A., Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Systèmes complexes couplés (SYSCO2), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Echanges Côte-Large (ECOLA), Interdisciplinary Center for Scientific Computing (IWR), Universität Heidelberg [Heidelberg], Helmholtz Centre for Ocean Research [Kiel] (GEOMAR), Institute for Anthropomatics (KIT), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), ESA OceanFlux., ESA-ESRIN, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Universität Heidelberg [Heidelberg] = Heidelberg University

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [NLIN.NLIN-CD]Nonlinear Sciences [physics]/Chaotic Dynamics [nlin.CD], Physics::Atmospheric and Oceanic Physics
Abstract

International audience; -resolution ocean pCO2 and air-sea CO2 fluxes with in-situ and remote sensing data a) Introduction Submesocale activity is being recognized as of primary importance in global ocean processes such as for instance the precise determination of GHGs exchanges between the ocean and the atmosphere. The scarcity of oceanographic cruises and the lack of available satellite products for GHG concentrations at high resolution prevent from obtaining a global assessment of their spatial variability at small scales. In this ESA Oceanflux project, the teams are making use of non-linear signal processing methods for inferring super-resolution maps (pixels resolution: 4kms) of CO2 fluxes by setting up a novel methodology based on the determination of an optimal multiresolution analysis computed from singularity exponents associated to Sea Surface Temperature (SST), chlorophyl concentration and low resolution CO2 fluxes. The multiresolution analysis makes use of (MERIS, MODIS AVW-MERGED and GSM-MERGED products. We present validation experiments using in-situ boat campaigns data colocalized with the generated high resolution products. Validation has been performed in Benguela OMZ region. b) Method SIngularity exponents are important non-linear and multiscale characteristics of turbulent data [1, 2, 3]. They can be used to set up optimal inference across the scales of complex signals [4]. In this work, seasonal regression coefficients are computed from ROMS simulation outputs. We have been using globcolour merged products (AVW and GSM) for ocean colour to: increase the number of points in the ocean pCO2 field, to get more intersections for a wider validation for in-situ pCO2. We have also made comparison of inferred pCO2 from Globcolour with those from MERIS. In AVW CHL_a values are weighted by the relative error for each sensor on the simple averaging. In GSM we use fully normalized water leaving radiances. c) Results The validation analysis shows that values of superresolution pCO2 are closer to insitu pCO2 when we use merged ocean color (closer with GSM globcolour) . Analysis of the PDFs of pCO2 values show good agreement between inferred pCO2 and CarbonTracker (better for merged products). From singularity spectra analysis we obtain that the merged products improve the representation of the transition fronts (binomial cascade behaviour at small values of the singularity exponents). d) Discussion & Conclusion The methodology introduced in the ESA Oceanflux proposal is able to derive super resolution maps of GHGs fluxes validated by in-situ boat campaigns with excellents results which in particular are outperforming the outputs of simulation models such as CarbonTracker: not only the resolution, but the data itself is closer to in-situ data. As a consequence, the methodology presented in the ESA Oceanflux will serve as a tool for better quantitative evazluation of GHGs fluxes betwwen the ocean and the atmosphere. Bibliography [1] I. Inference of super-resolution ocean pCO2 and air-sea CO2 fluxes from non-linear and multiscale processing methods

Published
2014

19. A simple tool for automatic extraction of Moroccan coastal upwelling from Sea Surface Temperature images

Author

Ayoub Tamim, Hussein Yahia, Driss Aboutajdine, Abderrahman Atillah, Khalid Daoudi, Khalid Minaoui, Mohammed Faouzi Smiej, LRIT, Laboratoire de Recherche Informatique et Télécommunications (LRIT), Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST)-Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), LRIT Associated Unit to the CNRST-URAC n◦ 29, Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre Royal de Télédétection Spatiale (CRTS), Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] (GSCM-LRIT), Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5), Utilisation scientifique des images du satellites MSG acquises en temps réel (MSG-ATR), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre Royal de Télédétection Spatiale, IEEE, and IEEE Morocco Section

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, ACM: I.: Computing Methodologies/I.4: IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION/I.4.6: Segmentation, Sea surface temperature, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Advanced very-high-resolution radiometer, Computer science, Climatology, Upwelling, Extraction (military), Satellite, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

International audience; This work aims at automatically identify and ex- tract the region covered by the upwelling waters in the costal ocean of Morocco using the well known region-growing segmen- tation algorithm. The later consists in coarse segmentation of upwelling area which characterized by cold and usually nutrient- rich water near the coast. The complete system has been validated by an oceanographer over a database of 30 Sea Surface Tem- perature (SST) satellite images of the year 2007 obtained from Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) sensor onboard NOAA-18 satellite serie, demonstrating its capability and effectiveness to reproduce the shape of upwelling area.

Published
2014
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20. Inference of super-resolution ocean pCO2 and air-sea CO2 fluxes from non-linear and multiscale processing methods

Author

Hernandez-Carrasco, Ismael, Sudre, J., Garçon, Veronique, Yahia, Hussein, Dewitte, Boris, Garbe, Christoph, Illig, Serena, Montes, Ivonne, Dadou, I., Paulmier, Aurélien, Butz, André, Laboratoire d'Etudes en Géophysique et Océanographie Spatiales (LEGOS NOUMEA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR065-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), DYNBIO LEGOS, Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Echanges Côte-Large (ECOLA), Image Processing and Modeling, Interdisciplinary Center for Scientific Computing (IWR), Universität Heidelberg [Heidelberg]-Universität Heidelberg [Heidelberg], Helmholtz Centre for Ocean Research [Kiel] (GEOMAR), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), European Geophysical Union, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Universität Heidelberg [Heidelberg] = Heidelberg University-Universität Heidelberg [Heidelberg] = Heidelberg University

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [SDU.STU.GP]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geophysics [physics.geo-ph], [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, [NLIN.NLIN-CD]Nonlinear Sciences [physics]/Chaotic Dynamics [nlin.CD], [PHYS.PHYS.PHYS-GEO-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Geophysics [physics.geo-ph], [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, Physics::Atmospheric and Oceanic Physics
Abstract

International audience; In recent years the role of submesoscale activity is emerging as being more and more important to understand global ocean properties, for instance, for accurately estimating the sources and sinks of Greenhouse Gases (GHGs) at the air-sea interface. The scarcity of oceanographic cruises and the lack of available satellite products for GHG concentrations at high resolution prevent from obtaining a global assessment of their spatial variability at small scales. In this work we develop a novel method to reconstruct maps of CO2 fluxes at super resolution (4km) using SST and ocean colour data at this resolution, and CarbonTracker CO2 fluxes data at low resolution (110 km). The responsible process for propagating the information between scales is related to cascading properties and multiscale organization, typical of fully developed turbulence. The methodology, based on the Microcanonical Multifractal Formalism, makes use, from the knowledge of singularity exponents, of the optimal wavelet for the determination of the energy injection mechanism between scales. We perform a validation analysis of the results of our algorithm using pCO2 ocean data from in-situ measurements in the upwelling region of Namibia.

Published
2014

21. Observing submesoscale activity in the Bay of Biscay with satellite-derived SST and Chlorophyll concentration

Author

Yelekci, Ozge, Guillaume Charria, Mawren, Daneeja, Capet, Xavier, Reverdin, Gilles, Gohin, Francis, Sudre, Joel, Yahia, Hussein, Dynamiques des Écosystèmes Côtiers (DYNECO), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Laboratoire de physique hydrodynamique et sédimentaire (PHYSED), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Processus de couplage à Petite Echelle, Ecosystèmes et Prédateurs Supérieurs (PEPS), Laboratoire d'Océanographie et du Climat : Expérimentations et Approches Numériques (LOCEAN), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Interactions et Processus au sein de la couche de Surface Océanique (IPSO), DYNBIO LEGOS, Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Dynamiques de l'Environnement Côtier (DYNECO), Laboratoire de physique hydrodynamique et sédimentaire (DYNECO/PHYSED), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [NLIN.NLIN-CD]Nonlinear Sciences [physics]/Chaotic Dynamics [nlin.CD], [PHYS.PHYS.PHYS-GEO-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Geophysics [physics.geo-ph], [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

International audience; Submesoscale activity in the upper ocean is linked to vertical velocities that enable transport of nutrients to the euphotic zone and trigger primary production, and yet its contribution to the global production budget is still to be fully investigated. Sampling the submesoscales is a challenge, due to their spatial scales of O(1-10) km and their life spans of a few days. Thus, we utilized high resolution (∼ 1km) satellite images of sea surface tempera- ture (SST) and chlorophyll concentration (Chl) for the purpose of identification and classification of submesoscale activity over the Bay of Biscay continental shelf. For our analysis, we applied an event-based approach. We con- structed a large data set of the last ten years' (2003 - 2013) MODIS images of both Aqua and Terra satellites. Due to cloud coverage, number of quality images covering the entire region is limited making the data set discontinuous in time and space. To maximize the portion of usable images covering the temporal and spatial scales we wanted to investigate, we discretized our data set. Given the fact that submesoscale features are highly localized, instead of the entirety of the Bay, we divided the domain into sub-regions that are defined by their hydrological features, such as river plumes. Then, we selected "events" of cloud-free, consecutive daily images of SST and corresponding Chl. For an understanding of the driving mechanisms of submesoscale activity and its outcome as enhanced production, together with satellite images, background environmental conditions such as turbidity, and forcing fields such as wind stress distribution and river runoff before and during these events were analyzed. As a quantitative measure, correlation (or lack thereof) between occurrence and strength of submesoscale features and these factors is pre- sented. As a result of this effort, a classification of the submesoscale features based on their driving mechanisms is proposed.

Published
2014

22. A SIMPLE AND EFFICIENT APPROACH FOR COARSE SEGMENTATION OF MOROCCAN COASTAL UPWELLING

Author

Tamim, A., Minaoui khalid, Daoudi, K., Yahia, H., Atillah, A., Smiej, M. F., Aboutajdine, D., LRIT, Laboratoire de Recherche Informatique et Télécommunications (LRIT), Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST)-Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), LRIT Associated Unit to the CNRST-URAC n◦ 29, Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre Royal de Télédétection Spatiale (CRTS), Utilisation scientifique des images du satellites MSG acquises en temps réel (MSG-ATR), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre Royal de Télédétection Spatiale, Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécommunications [Rabat] (GSCM-LRIT), and Université Mohammed V de Rabat [Agdal] (UM5)

Subjects
ACM: I.: Computing Methodologies/I.5: PATTERN RECOGNITION, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Upwelling, sea surface temperature, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, unsupervised classification, ACM: I.: Computing Methodologies/I.4: IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION, segmentation, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

International audience; In this work, we aim to develop a simple and fast algorithm using conventional methods in images segmentation for the automatic detection and extraction of upwelling areas, in the coastal region of Morocco, from the sea surface temperature (SST) satellite images. Our approach is based on the evalua- tion and comparison between two unsupervised classification methods, Otsu and Fuzzy C-means, and explores the appli- cability of these methods to our classification problem. The latter consists in coarse detection of the main thermal front that separates coastal cold upwelling waters from the remain- ing ocean waters. The algorithm has been applied and val- idated by an oceanographer over a database of 66 SST im- ages corresponding to southern Moroccan coastal upwelling of the years 2004, 2005, 2007 and 2009. The results indicate that the proposed algorithm revealed is promising and reli- able on different upwelling scenarios and for a wide variety of oceanographic conditions.

Published
2013

23. Validation of high and super resolution ocean dynamics products

Author

Sudre, J., Yahia, Hussein, Pont, Oriol, Pottier, Claire, Maes, C., Garcon, Veronique, Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), DYNBIO LEGOS, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), DCT/PS/TVI, Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), European Spatial Agency, Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)

Subjects
validation, ACM: I.: Computing Methodologies/I.5: PATTERN RECOGNITION, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, ACM: I.: Computing Methodologies/I.4: IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION, ocean dynamics, mutiresolution analysis, universe sciences, Multiscale methods, non linear signal procesing, oceanography, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, Nonlinear signal processing
Abstract

International audience; In this work we present the validation of two products showing ocean dynamics at high resolution. The first one is calculated from a combination of geostrophic currents derived from satellite absolute dynamic topography, and blended wind driven currents following the methodology proposed by Sudre et al. (2013) [1]. The second ocean dynamics product at super resolution (1/24°) is established on an approximation of the energy cascade, expressed in a microcanonical formulation, and associated to turbulent signal provided by SST MODIS-Aqua product at 1/24° [2]. The basic idea is to use optimal cascading to decrease the spatial resolution of SST MODIS-Aqua product at 1/24°, then use the motion information available at lower resolution coming from the first product just described , transmit that information along the scales back to higher spatial resolution using the cascade to obtain a 1/24° resolution motion field [3]. These two products are validated with drifters drogued at 15-m depth from the Global Drifter Program at AOML and other in-situ currents products. [1]J. Sudre, C. Maes, and V. Garçon, 2013, On the global estimates of geostrophic and Ekman surface currents, Limnology and Oceanography: Fluids and Environments, vol. 3, pp. 1-20, DOI 10.1215/21573689-2071927. [2]H. Yahia, J. Sudre, C. Pottier and V. Garçon, 2010, Motion analysis in oceanographic satellite images using multiscale methods and the energy cascade, Pattern Recognition, DOI: 10.1016/J.patcog.2010.04.011. [3]J. Sudre, H. Yahia, V. Garçon, O. Pont, and C. Pottier, Ocean turbulent dynamics at super resolution: A true picture, in prep.

Published
2013

24. Advanced and nonlinear approaches for handling complex datasets and acquisitions in Earth Observations and Universe Sciences

Author

Yahia, Hussein, Singh, Dharmendra, Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Department of of Electronics and Communication Engineering, Department of Electronics and Computer Engineering [Roorkee] (IIT), Indian Institute of Technology Kanpur (IIT Kanpur)-Indian Institute of Technology Kanpur (IIT Kanpur), and CEFIPRA

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [SDU.STU]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

International audience; This project involves the study of emerging methodologies, all of them physically and signal-processing based, devised to handle the ever increasing complexity of Earth Observation data with the goal of better characterization, monitoring, exploitation, classification and data fusion capabilities. Both partners have a strong complementarity in understanding the physics of sensors and the handling of complex datasets using advanced nonlinear methods. The objective is to take advantage of an existing partnership able to master the increasing spatial, temporal and spectral resolution capabilities of sensors in order to provide better answer to societal challenges, for example in agricultural monitoring. There is an important challenge in the handling of big data from Earth Observation, because the advent of high resolution data has brought the need of consistent processing along the scales of acquired signals, and the mass data provided by Earth Observation, most of it unused, has put forward the necessity of correct and precise fusion algorithms of different acquisitions in time, spectral components, are spatial resolution. However such a challenge needs new advances in signal processing because high resolution data has put forward some limitations of existing techniques; and it also needs the involvement in the building of sensors themselves, while the two partners of this proposition show an excellent complementarity w.r.t. these matters. Nonlinear methods have proven their adequacy in the handling of complex data, as they are able to match multiscale features which are usually non- attainable with linear approaches and stationary hypothesis. They provide optimal multi-resolution analysis that can be extremely useful for inferring properties along the scales of complex and turbulent signals, and are closely related with emerging techniques related to sparse representations and compressed sensing [4]. We will develop the foundations and explore the possibilities offered by nonlinear methods in the handling and monitoring of big data in Earth Observation and Universe Sciences. Nowadays, various satellite sensors are available and many of them are giving complementary information for earth observation but still it is challenging to use these big datasets in more analytical way so maximum information can be extracted. For example, Radar and Optical sensors are available for earth surface monitoring but due to limited availability of techniques they are still underused. Therefore, the proposed project will be focused to use more effectively these big datasets by doing research to analyse various methods like nonlinear methods for handling and monitoring big-data, suitable fusion techniques so the complementary information of different sensors can be obtained in one scale. The Indian partner has built an exceptional expertise in the acquisition and data fusion of Earth Observation data. Multisource data fusion is probably the most difficult aspect in the integration of satellite image data products. In fact, while fusion is relatively straightforward when using data from the same satellite, the integration of imagery originating from different satellites carrying different sensors, is quite complicated. Indian partner is developing adaptive fusion techniques [5-7]. The French partner is developing multiscale and nonlinear methods that suit particularly well the fusion of data acquired at different resolutions. In particular, the development of inference methods that optimize information transmission along the scales of complex acquired data has already proven extremely useful in Earth Observation and new data fusion answers brought by high resolution [1,2,3]. This proposed participation is centred on the following objectives: Development of Adaptive methods for multi-resolution data fusion. Development of techniques to extract complimentary data from different sensors in same scale. Monitoring the earth parameters with developed techniques and specifying the specification for monitoring system, Theoretical developments in nonlinear signal processing: reconstructible systems and multidimensional singularity exponents for multispectral high resolution data. Machine Learning methods for big datasets and high resolution data. Adaptive optics and turbulent data. Multiscale and nonlinear methods for data fusion. Nonlinear signal processing for multispectral and high-resolution astronomical datasets. Agricultural monitoring. High resolution dynamics in oceanography. High resolution mapping of atmosphere/ocean exchange flux, application to climate change. 4- Short bibliography [1] H. Yahia et al. "Motion analysis in oceanographic satellite images using multiscale methods and the energy cascade", Pattern Recognition, 43 (10), 3591-3604, 2010. [2] O. Pont, A. Turiel, H. Yahia, "Singularity analysis of digital signals through the evaluation of their unpredictable point manifold", Intern. Journal of Comp. Mathematics, Taylor and Francis, DOI: 10.1080/00207160.2012.748895, 2012. [3] A. Turiel, H. Yahia, C. Perez-Vicente. "Microcanonical mulifractal formalism -ageometrical approach to multifractal systems: part 1. Singularity analysis", J. Phys. A: Math. Theor. 41 (2008) 015501. [4] S. Mallat, "A wavelet tour of signal processing: the sparse way", Academic Press, 3rd edition, 2008. [5] G. R. Harish Kumar and D. Singh, "Quality Assessment of Fused Image of MODIS and PALSAR", Progress in Electromagnetics Research, , PIER B, 24, 191-221, 2010. [6] Chamundeeswari V V, Singh D, and Singh K, "An adaptive method with integration of multi-wavelet based features for unsupervised classification of SAR images," Journal of Geophysics and Engineering vol. 4 pp.384-393, 2008. [7] R. S. Gautam, D. Singh, A. Mittal, "Application of principal component analysis and information fusion technique to detect hotspots in NOAA/AVHRR images of Jharia coalfield", SPIE Journal of Applied Remote Sensing (JARS), vol. 1, 013523, [DOI: 10.1117/1.2771256], Regular Paper, 2007. [8] Triloki Pant, D. Singh and Tanuja Srivastava "Advanced Fractal Approach for Unsupervised Classification of SAR Images", Advances in Space Research, 45, 1338-1349, 2010.

Published
2013

25. IEEE international geoscience and remote sensing symposium (IGARSS) : proceedings

Author

Christoph S. Garbe, André Butz, Véronique Garçon, Joël Sudre, Serena Illig, Isabelle Dadou, Hussein Yahia, Boris Dewitte, Aurélien Paulmier, Image Processing and Modeling, Interdisciplinary Center for Scientific Computing (IWR), Universität Heidelberg [Heidelberg] = Heidelberg University-Universität Heidelberg [Heidelberg] = Heidelberg University, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Etudes en Géophysique et Océanographie Spatiales (LEGOS NOUMEA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR065-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), European Space Agency (ESA): OCEANFLUX ESRIN AO/1-­‐6668/11/I-­‐AM 'STSE-­‐OceanFlux', IEEE, DYNBIO LEGOS, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Echanges Côte-Large (ECOLA), and Universität Heidelberg [Heidelberg]-Universität Heidelberg [Heidelberg]

Subjects
010504 meteorology & atmospheric sciences, Planetary boundary layer, Eddy covariance, Boundary (topology), UPWELLING, GAZ A EFFET DE SERRE, Oxygen minimum zone, Atmospheric sciences, 01 natural sciences, 7. Clean energy, 010309 optics, Atmosphere, Atmospheric composition, MODELE, Green House Gases, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, 0103 physical sciences, 14. Life underwater, INTERACTION OCEAN ATMOSPHERE, Physics::Atmospheric and Oceanic Physics, 0105 earth and related environmental sciences, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Satellite Retrieval, DONNEES SATELLITE, COUCHE MINIMUM D'OXYGENE, Partial differential equations, Oceanography, Fluxes, 13. Climate action, Greenhouse gas, Air-Sea Interactions, Environmental science, Upwelling, CO2, ANALYSE MULTIVARIABLE, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

ISI Document Delivery No.: BDG99 Times Cited: 0 Cited Reference Count: 18 Cited References: Bandstra L., 2005, GLOBAL BIOGEOCHEMICA, V19 Butz A, 2009, APPL OPTICS, V48, P3322, DOI 10.1364/AO.48.003322 Butz A, 2011, GEOPHYS RES LETT, V38, DOI 10.1029/2011GL047888 Eriksson K., 1996, COMPUTATIONAL DIFFER Garcon V., 2011, PHYS BIOGEOCHE UNPUB, VXXX Hasekamp OP, 2008, J GEOPHYS RES-ATMOS, V113, DOI 10.1029/2008JD010379 Montes I, 2010, J GEOPHYS RES-OCEANS, V115, DOI 10.1029/2009JC005710 Muzy J.F., 1995, MULTIFRACTALES TURBU Paulmier A, 2008, CONT SHELF RES, V28, P2746, DOI 10.1016/j.csr.2008.09.012 Penven P, 2001, GEOPHYS RES LETT, V28, P1055, DOI 10.1029/2000GL011760 Penven P., 2000, THESIS U BRETAGNE OC Pottier C, 2008, REMOTE SENS ENVIRON, V112, P4242, DOI 10.1016/j.rse.2008.07.010 Veitch J, 2009, PROG OCEANOGR, V83, P296, DOI 10.1016/j.pocean.2009.07.008 Vihharev J., 2012, P IEEE IGARSS 2012 I Wagner T., 2012, OPTIMAL CON IN PRESS Waldron HN, 2009, OCEAN SCI, V5, P711 Yahia H., 2008, J PHYS A, V41 Yahia H, 2010, PATTERN RECOGN, V43, P3591, DOI 10.1016/j.patcog.2010.04.011 Garbe, C. S. Butz, A. Dadou, I. Dewitte, B. Garcon, V. Illig, S. Paulmier, A. Sudre, J. Yahia, H. IGARSS Proceedings Paper IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) JUL 22-27, 2012 Munich, GERMANY IEEE, IEEE Geosci & Remote Sensing Soc (GRSS), DLR, ESA 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA; The EBUS (Eastern Boundary Upwelling Systems) and OMZs (Oxygen Minimum Zone) contribute very significantly to the gas exchange between the ocean and the atmosphere, notably with respect to the greenhouse gases (hereafter GHG). From in-situ ocean measurements, the uncertainty of the net global ocean-atmosphere CO2 fluxes is between 20 and 30%, and could be much higher in the EBUS-OMZ. Off Peru, very few in-situ data are available presently, which justifies alternative approaches for assessing these fluxes. In this contribution we introduce

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2012
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26. High-Resolution Ocean Dynamics from Microcanonical Formulations in Nonlinear Complex Signal Analysis

Author

Yahia, Hussein, Sudre, Joël, Garçon, Véronique, Pottier, Claire, Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), DYNBIO LEGOS, Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2012

27. Towards high-resolution mapping of ocean dynamics: multiscale fusion between low-resolution altimetry and high resolution sst

Author

Sudre, Joel, Yahia, Hussein, Pont, Oriol, Pottier, Claire, Maes, Christophe, Garçon, Véronique, Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), DYNBIO LEGOS, Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), DCT/PS/TVI, Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), ESA, IFREMER, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

International audience; Two different products have been developed based on gridded satellite data. The first one at low resolution is calculated from a combination of satellite absolute dynamic topography geostrophic currents, and blended wind driven currents following the methodology initially proposed by Sudre and Morrow (2008) [1]. An upgraded version of this approach has been developed recently including: the precise consideration of the equatorial singularity through the semi-geosptrophic methodology (which is also derived from the absolute dynamic topography), and a variable wind mixing depth as a function of latitude for the wind driven currents [2]. The second ocean dynamics product at high resolution is established using a radically new method. It is based on an approximation of the energy cascade, expressed in a microcanonical formulation, and associated to turbulent signal provided by SST MODIS-Aqua product at 1/24°. The basic idea is to use optimal cascading to decrease the spatial resolution of SST MODIS-Aqua product at 1/24°, then use the motion information available at lower resolution coming from the first product described above, transmit that information along the scales back to higher spatial resolution using the cascade to obtain a 1/24° resolution motion field [3]. [1] J. Sudre and R. A. Morrow, 2008. Global surface currents: a high-resolution product for investigating ocean dynamics, Ocean Dynamics, vol. 58, DOI 10.1007/s10236-008-0134-9. [2] J. Sudre and C. Maes, in prep. [3] H. Yahia, J. Sudre, C. Pottier and V. Garçon, 2010, Motion analysis in oceanographic satellite images using multiscale methods and the energy cascade, Pattern Recognition, DOI: 10.1016/J.patcog.2010.04.011.

Published
2012

28. Evaluation de la dynamique océanique à haute résolution satellitaire SST par fusion de données à différentes échelles spatiales

Author

Sudre, J., Yahia, Hussein, Garçon, Veronique, Pottier, Claire, Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), DYNBIO LEGOS, Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), DCT/PS/TVI, Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Météofrance, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)

Subjects
ACM: I.: Computing Methodologies/I.5: PATTERN RECOGNITION, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, ACM: I.: Computing Methodologies/I.4: IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION, [NLIN.NLIN-CD]Nonlinear Sciences [physics]/Chaotic Dynamics [nlin.CD], [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract

National audience; La détermination du champ de vitesses à partir d'acquisitions synoptiques des océans par imagerie satellitaire à haute résolution spatiale (par exemple la température de surface SST correspondant à des données pour lesquelles le pixel représente une surface de 4km2 ou moins) consiste habituellement à considérer plusieurs occurrences temporelles et à estimer un champ de vitesse en utilisant des méthodes statistiques ou des caractéristiques image (flot optique). La signification physique des champs de vitesses ainsi obtenus est loin d'être établie, compte tenu du caractère turbulent et intermittent de la dynamique océanique. Dans cette étude, nous exposons une approche nouvelle et radicalement différente, fondée sur la fusion de données acquises à des échelles spatiales différentes mais correspondant à une même acquisition temporelle, et consistant à propager à travers les échelles spatiales la dynamique obtenue à basse résolution par des données altimétriques (géostrophiques ou agéostrophiques) vers la haute résolution des données SST. On obtient de cette manière une évaluation de la dynamique océanique à la résolution SST validée par des données de simulation issues d'un modèle (ROMS -Regional Ocean Modelling System). Cette approche à base de fusion de données suppose la connaissance des phénomènes de transferts d'énergie entre les échelles spatiales d'un signal turbulent. Nous détaillons une approche microcanonique (le formalisme multiéchelles microcanonique) qui permet cette détermination, et qui est issue de développement récents et généraux en analyse non-linéaire des signaux complexes, ce qui permet d'envisager sa généralisation pour la fusion de données complexes et turbulentes en météorologie.

Published
2011

29. Evidencing of multiplicative cascading and intermittency in real/synthetic oceanographic signals: application to the evaluation of ocean dynamics

Author

Sudre, J., Pont, Oriol, Pottier, C., Yahia, H., Garcon, Veronique, Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), DYNBIO LEGOS, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Geometry and Statistics in acquisition data (GeoStat), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre National d’Études Spatiales [Paris] (CNES), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)

Subjects
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere
Abstract

International audience; Most existing methods in analyzing motion in Computer Vision do not take into account key features of ocean dynamics: turbulence and intermittency, which contribute importantly to the shape and motion of observed and acquired coherent structures. Besides, the specificities of these remotely sensed acquisitions (Sea Surface Temperature, chlorophyll a concentration) lead to question the pertinence of existing Computer Vision approaches to analyze motion in these types of image sequences. To compute the motion field at high resolution associating the Microcanonical Multiscale Formalism (MMF) [1] and the Microcanonical Cascade (MC) [2], one needs to give prominence to the intermittency and cascade properties observed in SST Modis data and/or synthetic signals from an ocean model. We propose here to evaluate the ocean dynamics with respect to intermittency/cascading properties evaluation for data acquired by satellites or synthetic data coming from a simulation model. We then apply the combination of MMF and MC to obtain high resolution (4km) motion fields [3]. References [1] A. Turiel, H. Yahia and C. Perez-Vicente, 2008 Microcanonical Multifractal Formalism: a geometrical approach to multifractal systems. Part I: Singularity Analysis Journal of Physics A 41:015501. [2] C. Pottier, A. Turiel, V. Garçon, 2008, Inferring missing data in satellite chlorophyll maps using turbulent cascading, Remote Sensing of Environnement, 112,4242-4260, 10.1016/j.rse.2008.07.010 [3] H. Yahia, J. Sudre, C. Pottier and V. Garçon, 2010, Motion analysis in oceanographic satellite images using multiscale methods and the energy cascade, Pattern Recognition, DOI: 10.1016/J.patcog.2010.04.011

Published
2010

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