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Télédétection de la biologie marine pour létude et la modélisation des populations de phytoplancton N°44/04 - 1 Chargé de recherche de 2e classe. Informatique.

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1 Télédétection de la biologie marine pour létude et la modélisation des populations de phytoplancton N°44/ Chargé de recherche de 2e classe. Informatique pour l'étude et le traitement des masses de données biologiques. Descriptif du poste Les masses de données biologiques sont liées au traitement de flots croissants de données, à leur nature multi forme. Pour efficacement traiter ces données, des avancées théoriques et technologiques sont nécessaires dans de nombreux domaines notamment dans la modélisation des données et de linformation quelles véhiculent, dans la conception de systèmes dinformation et dans lalgorithmique sous jacente. Julien BRAJARD Audition CNRS pour le poste 44/04 au LOCEAN

2 Mon profil Julien Brajard Situation actuelle : postdoc CNES à ULCO Télédétection et modélisation des eaux du cas 2 Dernier diplôme obtenu : Doctorat à Paris 6 Titre : Méthodologie neuronale pour linversion des signaux satellitaires de locéan. Traitement des aérosols absorbants et restitution de la concentration en chlorophylle-a Spécialité : télédétection et méthodes statistiques Préparé au LOCEAN dans léquipe Modélisation et méthodes statistiques avancées sous la direction de Sylvie THIRIA Soutenu le 7 Décembre 2006 Publications : 2006 Journal of advances in space research 2006 Neural Networks 2007 International journal of remote sensing

3 Le phytoplancton dans locéan Ordre de grandeurs variables (temporelles et spatiales) Multiforme Impact majeur sur lécosystème marin Difficiles à observer

4 Télédétection chl-a (SeaWiFS) Fréquence dapparition des diatomées (Bopp et al., 2005)

5 Grandes bases de données (Mesures in situ, satellites, simulations) Modélisations bio-optique Paramètres biologiques Modélisation bio-géochimique Composition et évolution des population de phytoplancton Ma thèse : chl-a Post-doc : a,b Extraction dinformation

6 Mon travail de thèse Contexte : inversion dimage satellite pour retrouver la concentration en chl-a pigment principal et indicateur de la quantité de phytoplancton Méthode innovante : Inversion variationnelle et réseaux de neurones, NeuroVaria

7 chl-a b0b0 b0b0 mimi i RN RN RN A w t x + cor simulé cor mesuré mimi i Modèle adjoint J Erreurs sur les mesures Connaissances a priori sur les paramètres Connaissances expertes du processus physique

8 Traitements 14 Septembre 1998 Image en fausses couleurs

9 Traitements SeaWiFS – 14 Septembre 1998 chl-a + 56% pixels

10 Sortie Pisces : Profil annuel de chlorophylle sur la station Bats de Jgofs (Bermudes) chl-a, indice utile mais insuffisant

11 Projet de recherche (2 ans) Adapter et utiliser les méthodologies utilisées dans ma thèse pour estimer des paramètres caractéristiques de lactivité biologique chl-aquantité de matière végétal bbCharge en particule (POC, particulate organic carbon) CDOMDOC (Dissolved organic carbon) – Problème doxydation taille des particules *espèce de phytoplancton ? Ce travail se fera dans les eaux du cas 2 (eaux côtières) plus riches biologiquement Baie James

12 Projet de recherche (2 ans) Répartition spatiale des populations de phytoplancton en profondeur chl-a SeaWiFS Uitz, J., Claustre, H., Morel, A., Hooker, S. (2006). Ex : selon les catégories trophiques

13 Programme de recherche à plus long terme Grandes bases de données (Mesures in situ, satellites, simulations) Modélisations bio-optique Paramètres biologiques Modélisation bio-géochimique Composition et évolution des populations de phytoplancton Meilleure connaissance des populations de phytoplancton Evaluation de lapport de la télédétection à létude de la biologie marine Meilleure connaissance des populations de phytoplancton Evaluation de lapport de la télédétection à létude de la biologie marine

14 Impact du phytoplancton


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