Modélisation, pistage et prédiction d'une situation météorologique vue par un radar aéroporté
Institution:
Télécom BretagneDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Weather radar is a mandatory equipment for commercial aircraft: it provides warning about atmospheric hazards to the pilot in real time. The aim of this thesis is to propose a nowcasting method for convective clouds evolution, including motions and internal evolution. As a perspective, the method should be implemented on airborne radar. The general approach consists of three steps: radar image segmentation, matching of extracted features, nowcasting. In parallel, if the segmentation method makes it possible, feature points are characterized by descriptors and tracked, so as to build a hazard function connected to convective activity. The segmentation method has been chosen with particular care. Two skeletonization methods, part of morphological mathematic, are experimented. Algorithms are tested on ground-based radar data, and on semi-synthetic data coming from an airborne radar simulator, taking into account image quality corruption due to small airborne antenna. Results of both skeletonization methods are compared. For robustness and mainly algorithmic complexity reasons, morphological skeletonization is suggested for airborne platform and realtime use. For ground-based radar, grayscale skeletonization is advised, as it provides a more complete forecasting.
Abstract FR:
Les radars météorologiques sont des équipements obligatoires des avions commerciaux ; ils préviennent les pilotes en temps réel des dangers liés aux conditions atmosphériques. L’objectif de cette thèse est de proposer une méthode de prédiction à court terme de l’évolution des nuages convectifs, en terme de déplacement et de dynamique interne, dans l’optique d’une implémentation sur radar aéroporté. L’approche retenue consiste en trois étapes : segmentation des images radar, appariement des objets extraits, construction de l’image prédite. Parallèlement, si la méthode de segmentation le permet, les points d’intérêt de l’image sont caractérisés par des paramètres descripteurs et pistés, de façon à bâtir une fonction de danger en lien avec l’activité convective. Un soin particulier a été apporté au choix de la méthode de segmentation. Deux méthodes de squelettisation, issues des techniques de morphologie mathématique, sont expérimentées. Les algorithmes ainsi définis sont testés sur des données acquises par radar au sol, et sur des données semi-synthétiques issues d’un simulateur de radar aéroporté, permettant de tenir compte de la dégradation de la qualité d’image propre aux petites antennes embarquées. Les résultats obtenus avec les deux méthodes de squelettisation sont comparés. Pour des raisons de robustesse et surtout de complexité algorithmique, la méthode des squelettes morphologiques est préconisée pour une application embarquée fonctionnant en temps réel, tandis que la méthode des squelettes en niveaux de gris, permettant une prédiction plus riche, est conseillée pour les applications au sol.