Multiscale and multifractal analysis of meteorological satellite images: Application to the detection of rainfall areas
Analyses multiéchelle et multifractale d'images météorologiques: Application à la détection de zones précipitantes
Résumé
We are interested with the
characterization, on meteorological
infrared images, of convective clouds responsible for hard weather situations
like rainfalls.
The study of the statistical and physical properties of atmospherical
phenomena
reveals a chaotic and turbulent behaviour, characterized by the scale
invariance of
some relevant quantities defined on the system.
In this context, we use multiscale image processing tools derived from
thermodynamical concepts that were initially introduced for turbulent
data analysis.
First, a multifractal model allows us to detect the strongest
transitions in the
signal and provides a hierarchical decomposition of the image. We show that
the exhibited geometrical structures are related with the
atmospherical mecanisms.
Then, we propose to extend the multifractal formalism to extract the
foci of diffusion
of the luminance in the image. We finally identify those foci in
infrared images
with convective areas associated with rainfalls.
characterization, on meteorological
infrared images, of convective clouds responsible for hard weather situations
like rainfalls.
The study of the statistical and physical properties of atmospherical
phenomena
reveals a chaotic and turbulent behaviour, characterized by the scale
invariance of
some relevant quantities defined on the system.
In this context, we use multiscale image processing tools derived from
thermodynamical concepts that were initially introduced for turbulent
data analysis.
First, a multifractal model allows us to detect the strongest
transitions in the
signal and provides a hierarchical decomposition of the image. We show that
the exhibited geometrical structures are related with the
atmospherical mecanisms.
Then, we propose to extend the multifractal formalism to extract the
foci of diffusion
of the luminance in the image. We finally identify those foci in
infrared images
with convective areas associated with rainfalls.
Dans cette thèse, nous nous intéressons, à la
caractérisation, sur des images météorologiques infrarouges, des systèmes convectifs
susceptibles d'engendrer de fortes pluies.
L'étude des propriétés statistiques des phénomènes
observés révèle une évolution chaotique, mise en évidence par l'invariance d'échelle de
certaines grandeurs significatives. Pour les étudier, nous introduisons des méthodes
multiéchelles de traitement d'image dérivées de concepts
thermodynamiques et qui constituent un prolongement des méthodes
d'analyse de la turbulence. Nous utilisons tout d'abord un modèle
multifractal afin de détecter les singularités du signal et d'extraire,
dans une décomposition hiérarchique de l'image, des structures
pertinentes pour la compréhension des mécanismes atmosphériques.
Nous proposons ensuite une extension de ce modèle
permettant d'exhiber les zones de diffusion de la
luminance dans l'image et d'identifier les zones de convection associées aux
précipitations.
caractérisation, sur des images météorologiques infrarouges, des systèmes convectifs
susceptibles d'engendrer de fortes pluies.
L'étude des propriétés statistiques des phénomènes
observés révèle une évolution chaotique, mise en évidence par l'invariance d'échelle de
certaines grandeurs significatives. Pour les étudier, nous introduisons des méthodes
multiéchelles de traitement d'image dérivées de concepts
thermodynamiques et qui constituent un prolongement des méthodes
d'analyse de la turbulence. Nous utilisons tout d'abord un modèle
multifractal afin de détecter les singularités du signal et d'extraire,
dans une décomposition hiérarchique de l'image, des structures
pertinentes pour la compréhension des mécanismes atmosphériques.
Nous proposons ensuite une extension de ce modèle
permettant d'exhiber les zones de diffusion de la
luminance dans l'image et d'identifier les zones de convection associées aux
précipitations.