ALTERNANCE - CHARGÉ(E) DÉVELOPPEMENT DE CORRECTIONS DE BIAIS D'ÉTAT DE MER PAR MACHINE LEARNING POUR LES ALTIMÈTRES DE NOUVELLE GÉNÉRATION - H/F 31 - RAMONVILLE ST AGNE
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ALTERNANCE - CHARGÉ(E) DÉVELOPPEMENT DE CORRECTIONS DE BIAIS D'ÉTAT DE MER PAR MACHINE LEARNING POUR LES ALTIMÈTRES DE NOUVELLE GÉNÉRATION - H/F
31 - RAMONVILLE ST AGNE - Localiser avec Mappy
Publié le 18 avril 2025
Description : L'altimétrie spatiale a été conçue et développée depuis le début des années 1970 pour mesurer la hauteur dynamique de l'océan et sa variabilité à l'échelle globale des bassins océaniques. L'altimètre est un radar qui estime avec une précision centimétrique la hauteur de la mer ou SSH pour « Sea Surface Height » à partir du temps aller-retour de l'onde radar émise. Cette estimation doit être corrigée de plusieurs perturbations environnementales et notamment celle liée à l'état de la mer (présence des vagues, forçage par le vent, .). Les creux des vagues étant de meilleurs réflecteurs du signal radar que les crêtes, cette mesure est légèrement biaisée vers le creux des vagues. Ce biais, appelé biais d'état de mer ou SSB pour 'Sea State Bias', est aujourd'hui corrigé dans la mesure altimétrique à partir de modèles développés empiriquement et qui sont fonction de trois paramètres : la hauteur des vagues, leur période moyenne et du vent de surface. Ces modèles obtenus par régression non-paramétrique utilisent une méthode d'estimation par noyau. Ces modèles, développés pour les altimètres conventionnels, présentent aujourd'hui des limitations d'applicabilité pour faire face aux défis posés par les deux derniers concepts d'altimètre qui ont été déployés récemment (altimétrie Doppler et altimétrie SAR interférométrique à fauchée). L'altimétrie Doppler utilise l'information Doppler le long de la trace pour réduire la taille de la tache radar au sol par rapport à l'altimétrie conventionnelle. L'amélioration des performances de mesures altimétriques apportées par cette technique a été largement démontrée et fait aujourd'hui l'unanimité dans la communauté scientifique. Ce nouveau concept a été implémenté en premier lieu sur le satellite CryoSat-2 (lancé en 2010) et tend depuis à être utilisé sur toutes les nouvelles missions altimétriques (Sentinel-3C/D, Sentinel-6B, CRISTAL, Sentinel-3NG, Sentinel-6NG ...). L'autre concept constitue une réelle rupture pour l'altimétrie spatiale et est matérialisé par l'instrument SWOT lancé en septembre 2022. En effet, le principe de mesure utilisé - imagerie SAR et interférométrie - est radicalement différent de celui des altimètres nadir. Ce principe permet d'associer une fauchée à une excellente résolution planimétrique (décamétrique sur les eaux continentales). A ce jour, bien que ces missions permettent d'obtenir des mesures de bien meilleure qualité (précision de la mesure et résolution spatiale) que celles obtenues avec les missions conventionnelles, les traitements respectifs de ces mesures ne sont pas optimisés. La fine résolution spatiale permise par ces nouveaux radars et la précision altimétrique très élevée demandée par les scientifiques nous obligent à décrire plus finement encore le biais d'état de mer en améliorant la description des conditions d'état de la mer au moment de la mesure. Or les modèles de SSB basés sur la méthode d'estimation par noyau deviennent très complexes à mettre en œuvre lorsque les dimensions sont supérieures à 3. En rejoignant la Cellule Système Altimétrique, tes missions seront : * Analyser/ développer une méthode alternative d'estimation de modèle de SSB de 2 à 5 dimensions basée sur des réseaux de neurones, à leur maquettage et à la comparaison des performances de ces nouveaux modèles avec celles du modèle utilisé actuellement dans la chaine opérationnelle, * Réaliser une bibliographie sur les méthodes d'estimation par réseau de neurones, * Maquetter cette approche, * Comparer les performances des solutions développées avec celles du modèle déployé dans la chaine opérationnelle, * Exposer de manière claire les principaux résultats. Profil recherché : Tu es étudiant(e) en école d'ingénieur ou Master 2 scientifique, mathématique, statistiques ? TES ATOUTS : * Tu es attiré(e) par les travaux pluridisciplinaires mêlant statistiques, modélisation et océanographie. * Tu maîtrises Python et tu es à l'aise dans un environnement Linux. * Tu es organisé(e), rigoureux(se) dans la gestion des données, la documentation de ton code et la rédaction de rapports d'analyse. * Curieux(se), créatif(ve) et dynamique, tu t'intéresses aux nouvelles technologies. * Tu aimes échanger, partager tes idées et travailler en équipe. CE QUI T'ATTEND : Des défis stimulants au sein de nos équipes pour optimiser nos systèmes et les rendre toujours plus performants ! Si tu as l'esprit d'équipe et l'envie de relever de nouveaux challenges, rejoins nous dès maintenant et participe à l'aventure CLS ! ¿¿¿¿ LE PROCESS DE RECRUTEMENT : * Marine te contactera pour un premier échange.~
- Type de contrat
-
Contrat à durée déterminée - 12 Mois
Contrat apprentissage - Durée du travail
-
Temps plein
Profil souhaité
Expérience
- Débutant accepté
Informations complémentaires
- Secteur d'activité : Ingénierie, études techniques
Employeur
CLS
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