Stage - Correction Atmosphérique Pour Données

**Magellium** (Groupe Artal), avec ses 300 collaborateurs, est un acteur indépendant, spécialiste sur la chaîne de valorisation du pixel et de la donnée image et vidéo (du capteur satellite, aéroporté ou drone jusqu’à son utilisation dans les systèmes d’information géographique, la cartographie et la Géointelligence). Magellium promeut la maîtrise des technologies du logiciel, de l’IA, du traitement d’image et de la géomatique.

L’unité **Earth Observation** est en charge des activités de traitement d’images d’origine spatiale. Ses domaines d’expertise sont : la géométrie des capteurs & le traitement d’image, la calibration/validation & le contrôle qualité et les services d’observation de la Terre. Nos experts en télédétection, nos scientifiques et nos concepteurs de logiciels spécialisés se concentrent sur les programmes de R&D, les algorithmes de traitement, les systèmes de segment sol et les services environnementaux. Observer la Terre depuis l'espace, surveiller notre environnement et les changements climatiques sont nos défis.

Pour ces projets concernant notre environnement et les changements climatiques, Magellium propose le stage suivant intitulé **:Correction atmosphérique pour données hyperspectrales**.

**Description du poste**:
**CONTEXTE**

L’amélioration des capteurs optiques permet d'avoir des meilleures et plus complètes mesures de la radiation électromagnétique réfléchie par la surface terrestre.

Un des exemples, c’est le satellite PRISMA de l’Agence Spatiale Italienne (ASI) qui contient un spectro-imageur qui mesure de façon continue la radiance réfléchie par la Terre du 400 nm à 2500 nm en pas de 10 nm et avec une résolution 30 m/pixel.

Afin d’exploiter l’information des données satellites, ces images doivent être corrigées des effets d’absorption et diffusion de la radiation par l’atmosphère terrestre.

Ce processus (**_correction atmosphérique_**) est une des étapes les plus importantes dans le traitement d’images optiques par satellite.

Son but principal est l’obtention de la réflectance de surface à partir des mesures de la radiance par le satellite.

En général, les algorithmes de correction atmosphérique sont divisés en deux étapes : (1) la caractérisation de l’atmosphère (vapeur d’eau et aérosols); et (2) l’inversion de la réflectance surface à partir des mesures du satellite.

Les algorithmes de correction atmosphérique utilisent des modèles de transfert radiatif (RTM) pour obtenir la composition atmosphérique et découpler le signal de la réflectance de surface des effets atmosphériques. Ces RTM atmosphériques sont codes informatiques qui simulent les processus d’absorption, de diffusion et d'émission de la radiation électromagnétique dans l’atmosphère terrestre.

Si bien des algorithmes existent déjà pour divers satellites, la correction atmosphérique est toujours un défi qui a besoin encore d’améliorations, surtout pour des instruments hyperspectraux en haute résolution spatiale comme PRISMA. L’utilisation conjointe des méthodes de _machine learning_ (émulateurs) avec des méthodes d’_estimation optimale_ (ISOFIT, GRASP) ouvrent la porte à l'amélioration de la précision et à la performance de la correction atmosphérique.

**SUJET**

L’objectif de ce stage sera implémenter et tester des améliorations sur un prototype de la chaine de traitement _Magellium Atmospheric Correction toolbox_ (MAGAC) et l’appliquer sur des images hyperspectrales de la mission PRISMA.

En particulier, l’objectif sera consolider un algorithme type _Optimal Estimation_ en utilisant des méthodes multi-pixel (Guanter et al. 2010) pour mieux caractériser l’atmosphère ainsi que d’utiliser des émulateurs (Vicent et al. 2021) comme alternative à l’interpolation des _look-up tables_. Ce stage contribue dans l’exercice ACIX-III de l’Agence Spatiale Européenne (ESA) pour la validation des algorithmes de correction atmosphérique.

Vous aurez donc pour objectifs:

- Révision bibliographique sur les méthodes d’estimation optique, correction atmosphérique et émulation, ainsi que pour les concepts physiques (transfert radiative) et les outils informatiques (codes de transfert, émulateurs) à utiliser pendant le stage.
- Récupération et analyse des données PRISMA pour évaluer l’algorithme MAGAC.
- Compréhension, implémentation et amélioration de l’algorithme ISOFIT et MAGAC. En particulier:

- Amélioration de l’algorithme avec des méthodes multi-pixel.
- Adaptation de l’algorithme pour l’utilisation avec des émulateurs.
- Génération d’un émulateur des codes de transfert radiatif atmosphérique.
- Validation et analyse de performance de l’algorithme sur la base de données synthétiques pour l’instrument PRISMA dans le cadre du projet ACIX-III.

Les travaux seront réalisés en **Python **ou, de préférence,** Matlab**.

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