IR (H/F) Developpement d'une méthode d'inversion bathymétrique par l'observation satellite optique des

Missions :
Les missions optiques (e.g. Sentinel-2) à revisite régulière offrent une couverture globale, mais leur exploitation pour les vagues ou la bathymétrie reste contrainte par la nécessité de données denses et régulières spatialement et temporellement. Ceci est aussi vrai pour les missions à la demande de type vidéo (JILIN, Satellogic, Planet, C03D) ou tri-stereo et séquence (Pleiades, Pneo). Les méthodes existantes reposent sur des séquences temporelles denses ou des grilles spatiales régulières, incompatibles avec les acquisitions satellites opportunistes ou partielles.
Une nouvelle méthode dite Cube est en cours de développement pour traiter des données irrégulières (spatialement et temporellement), là où les méthodes classiques nécessitent des séquences denses et régulières. La nouvelle approche matricielle permettra aussi une optimisation informatique sur le HPC TREX du CNES, permettant un gain de rapidité conséquent par rapport aux méthodes existantes mais aussi un traitement optimal des données acquises de irrégulièrement (bandes spectrales à résolution différentes, temps variables, données dispersées), traitement optimal de données spatio-temporelles (issus de données optiques ou radar).
Activités :
Des simulations préliminaires avec des données simulées avec le modèle CROCO ont été réalisée pour tester la méthode Cube sur des séquences temporelles rapides. une collaboration avec les équipes du CNES sont en cours pour mettre en place des benchmarks des méthodes sur ce format type de C03D. Des tests préliminaires d’acquisitions littorales de C03D en 2026 seront pertinents pour qualifier les méthodes par rapport à ce nouveau format, déjà anticipé grâce à JILIN. Des mesures de vérité terrain, vagues et bathymétrie ont été acquis en conséquence.
Le travail consistera à faire monter en maturation le code et sa calibration validation avec des mesures in situ.
Contexte de travail :
Travail de bureau, en lien avec les équipes du SHOM et du CNES

Profil recherché :
Competences :
Connaissance de la physique des vagues, missions spatiales, connaissance HPC. Le code est en Python.
Contraintes et risques :

L'employeur :
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