T l d tection de la biologie marine pour l tude et la mod lisation des populations de phytoplancton
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Julien BRAJARD. Télédétection de la biologie marine pour l’étude et la modélisation des populations de phytoplancton. N°44/04 - 1 Chargé de recherche de 2e classe. Informatique pour l'étude et le traitement des masses de données biologiques. Descriptif du poste

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Presentation Transcript


T l d tection de la biologie marine pour l tude et la mod lisation des populations de phytoplancton

Julien BRAJARD

Télédétection de la biologie marine pour l’étude et la modélisation des populations de phytoplancton

N°44/04 - 1 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 l’information qu’elles véhiculent, dans la conception de systèmes d’information et dans l’algorithmique sous jacente.

Audition CNRS pour le poste 44/04 au LOCEAN


Mon profil

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 l’inversion des signaux satellitaires de l’océan. Traitement des aérosols absorbants et restitution de la concentration en chlorophylle-a

Spécialité : télédétection et méthodes statistiques

Préparé au LOCEAN dans l’équipe 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


Le phytoplancton dans l oc an

Le phytoplancton dans l’océan

  • Ordre de grandeurs variables (temporelles et spatiales)

  • Multiforme

  • Impact majeur sur l’écosystème marin

  • Difficiles à observer


T l d tection

Télédétection

Fréquence d’apparition des diatomées

(Bopp et al., 2005)

chl-a (SeaWiFS)


Julien brajard

Grandes bases de données

(Mesures in situ, satellites, simulations)

Modélisations bio-optique

Extraction d’information

Ma thèse :

chl-a

Paramètres biologiques

Post-doc :

a,b

Modélisation bio-géochimique

Composition et évolution des population de phytoplancton


Mon travail de th se

Mon travail de thèse

Contexte :

inversion d’image 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


Julien brajard

x

+

  • Erreurs sur les mesures

  • Connaissances a priori sur les paramètres

  • Connaissances expertes du processus physique

rcor mesuré

J

rcor simulé

t

rA

Modèle adjoint

mi

rw

t

ni

RN

RN

RN

ni

mi

t

chl-a

chl-a

b0

b0


Traitements

Traitements

14 Septembre 1998

Image en fausses couleurs


Traitements1

Traitements

SeaWiFS – 14 Septembre 1998

+ 56% pixels

chl-a


Chl a indice utile mais insuffisant

chl-a, indice utile mais insuffisant

Sortie Pisces : Profil annuel de chlorophylle sur la station Bats de Jgofs (Bermudes)


Projet de recherche 2 ans

Projet de recherche (2 ans)

Adapter et utiliser les méthodologies utilisées dans ma thèse pour estimer des paramètres caractéristiques de l’activité biologique

chl-aquantité de matière végétal

bbCharge en particule (POC, particulate organic carbon)

CDOMDOC (Dissolved organic carbon) – Problème d’oxydation

gtaille des particules

r*espèce de phytoplancton

?

Ce travail se fera dans les eaux du cas 2 (eaux côtières) plus riches biologiquement

Baie James


Projet de recherche 2 ans1

Projet de recherche (2 ans)

Répartition spatiale des populations de phytoplancton en profondeur

chl-a SeaWiFS

Ex : selon les catégories trophiques

Uitz, J., Claustre, H., Morel, A., Hooker, S. (2006).


Programme de recherche plus long terme

Programme de recherche à plus long terme

Grandes bases de données

(Mesures in situ, satellites, simulations)

  • Meilleure connaissance des populations de phytoplancton

  • Evaluation de l’apport de la télédétection à l’étude de la biologie marine

Modélisations bio-optique

Paramètres biologiques

  • Meilleure connaissance des populations de phytoplancton

  • Evaluation de l’apport de la télédétection à l’étude de la biologie marine

Modélisation bio-géochimique

Composition et évolution des populations de phytoplancton


Impact du phytoplancton

Impact du phytoplancton


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