Dans cette thèse, nous nous intéressons, à la <br />caractérisation, sur des images météorologiques infrarouges, des systèmes convectifs <br />susceptibles d'engendrer de fortes pluies. <br />L'étude des propriétés statistiques des phénomènes <br />observés révèle une évolution chaotique, mise en évidence par l'invariance d'échelle de <br />certaines grandeurs significatives. Pour les étudier, nous introduisons des méthodes <br />multiéchelles de traitement d'image dérivées de concepts <br />thermodynamiques et qui constituent un prolongement des méthodes <br />d'analyse de la turbulence. Nous utilisons tout d'abord un modèle <br />multifractal afin de détecter les singularités du signal et d'extraire, <br />dans une décomposition hiérarchique de l'image, des structures <br />pertinentes pour la compréhension des mécanismes atmosphériques. <br />Nous proposons ensuite une extension de ce modèle <br />permettant d'exhiber les zones de diffusion de la <br />luminance dans l'image et d'identifier les zones de convection associées aux <br />précipitations.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00005940 |
Date | 19 December 2003 |
Creators | grazzini, jacopo |
Publisher | Université de Marne la Vallée |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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