Estimation et fusion de vitesses d’écoulement de surface de glaciers multi-temporelles, multi-capteurs - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Estimation and fusion of multi-sensor / multi-temporal glaciers velocity observations derived from remote sensing images

Estimation et fusion de vitesses d’écoulement de surface de glaciers multi-temporelles, multi-capteurs

Résumé

Ice velocity maps are necessary to evaluate glacier contributions to sea level rise and to infer subglacial processes such as ocean forcing or subglacial hydrology. Since the 1970's, the temporal and spatial sampling of SAR and optical images have been considerably improved. It becomes possible to measure ice velocities with a spatial and temporal sampling up to 50 m and 2 days respectively. Moreover, many glacier velocity measurements are now available online. However, intra-annual velocity variations remain poorly studied on a large scale, for several reasons: these variations are sometimes lower than the measurement uncertainties; the measurements provided may present missing data; finally, they are complex to analyze since they are multi-temporal (measured over different temporal baselines), multi-sensor (measured on images acquired by different sensors) or even multi-geometries (ortho-rectified or not). They may also have been computed by different processing chains. In this context, this thesis first discusses alternatives to current velocity estimation methods, considering an optical flow algorithm and a neural network algorithm. It then proposes a global vision of the fusion of all available glacier velocity measurements. The fusion is carried out using an inversion based on the temporal closure of the displacement network, without strong assumptions on the displacement behavior. Several methodological solutions are proposed to take into account, on the one hand, the lack of reliability of the confidence indicators provided with the glacier velocity measurements and, on the other hand, the increase in uncertainty of the estimated velocities depending on the temporal sampling. Combinations of displacement are used to fuse as many measurements as possible to estimate velocity time series with an optimal temporal sampling. The method is then extended to multi-sensor measurements, with missing data. Since the available measurements may be different in each pixel, two approaches are discussed to ensure that the sampling of the estimated time series is homogeneous from one pixel to another. Finally, a more prospective method is proposed for estimating three-dimensional velocities from multi-geometrical velocity measurements, which may come from different processing chains. This work opens up prospects for studying intra-annual velocity variations.
Les vitesses d'écoulement de surface des glaciers sont des données cruciales pour chiffrer la contribution des glaciers à l'augmentation du niveau des mers, mieux évaluer les processus sous-glaciaires et les aléas naturels. L'échantillonnage temporel et spatial des images SAR et optiques ayant fortement augmenté depuis les années 1970, il est désormais possible d'observer les vitesses d'écoulement de surface des glaciers avec un échantillonnage spatial et temporel allant jusqu'à 50 m et 2 jours respectivement. De nombreuses mesures de vitesse d’écoulement de surface de glaciers sont, aujourd’hui, disponibles en ligne. Cependant, les variations intra-annuelles de la vitesse restent peu étudiées à large échelle, pour plusieurs raisons : ces variations sont parfois inférieures aux incertitudes des mesures ; les mesures fournies peuvent présenter des données manquantes ; enfin, elles sont complexes à analyser puisqu’elles sont multi-temporelles (mesurées sur différents intervalles de temps), multi-capteurs (mesurées sur des images acquises par différents capteurs) voire même multi-géométries (ortho-rectifiées ou non). Elles peuvent aussi avoir été calculées par différentes chaînes de traitement. Dans ce contexte, cette thèse discute, tout d'abord, des alternatives aux méthodes d'estimation de vitesse actuelles, en considérant un algorithme de flot optique et un algorithme de réseau de neurones. Elle aborde ensuite une vision globale de la fusion de l'ensemble des mesures de vitesse de glaciers disponibles. La fusion est réalisée par une inversion basée sur la fermeture temporelle du réseau de déplacements. Plusieurs solutions méthodologiques sont proposées afin de prendre en compte, d’une part, le manque de fiabilité des indicateurs de confiance fournis avec les mesures de vitesse, et d’autre part, l’augmentation de l'incertitude des vitesses estimées en fonction de l'échantillonnage temporel. L'utilisation de combinaisons de déplacements permet de fusionner le plus de mesures possible pour estimer des séries temporelles de vitesse sur un échantillonnage temporel optimal. La méthode est, ensuite, étendue à des mesures multi-capteurs, pour lesquelles certaines données sont manquantes. Les mesures disponibles pouvant être différentes en chaque pixel, deux approches sont discutées pour que l'échantillonnage des séries temporelles estimées soit homogène d'un pixel à l'autre. Enfin, une méthode plus prospective est proposée pour estimer des vitesses en trois dimensions à partir de mesures de vitesse multi-géométries, pouvant provenir de différentes chaînes de traitement. Ces travaux ouvrent des perspectives quant à l'étude des variations intra-annuelles de l'écoulement de surface des glaciers.
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Dates et versions

tel-04171808 , version 1 (26-07-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04171808 , version 1

Citer

Laurane Charrier. Estimation et fusion de vitesses d’écoulement de surface de glaciers multi-temporelles, multi-capteurs. Informatique [cs]. Université Savoie Mont Blanc, 2022. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-04171808⟩
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