Florence Tupin

Depuis 1998, Florence Tupin est enseignante-chercheuse à Télécom ParisTech. Travaillant à développer des méthodes de traitement et d’analyse d’images au sein du LTCI, elle s’est peu à peu spécialisée dans le domaine de l’imagerie de télédétection. La chercheuse travaille ainsi au développement de méthodes pour exploiter de manière plus efficace des images d’observation de la Terre, satellitaires ou prises d’avion. Ses travaux impliquent une part importante de mathématiques appliquées, de modélisation et d’optimisation.
La chercheuse définit son intervention comme un intermédiaire entre l’acquisition des images par les capteurs des agences spatiales (comme le CNES, Centre National d’Etudes Spatiales, ou l’ESA, l’Agence Spatiale Européenne) et les thématiciens qui vont s’occuper des applications dans différents contextes (pour la caractérisation et le suivi du milieu urbain, pour la surveillance des environnements naturels, etc.).

Les travaux de la chercheuse se concentrent principalement sur le domaine de l’imagerie SAR (imagerie radar à Synthèse d’Ouverture). Un radar à synthèse d’ouverture est un radar imageur qui exploite l’ouverture de l’antenne pour améliorer la résolution grâce à des méthodes de traitement du signal adaptées. Les données acquises par ce type de capteur sont très riches : ce sont des données complexes dont la phase est liée à la géométrie de la scène et qui peuvent avoir une diversité de polarisation renseignant sur les propriétés physiques des objets. En revanche, elles présentent une grande granularité et beaucoup de fluctuations. Florence Tupin a participé à mettre au point la méthode NL-SAR (Non-Local Synthetic Aperture Radar), très performante pour réduire ces fluctuations qui s’appuie sur la recherche d’informations locales redondantes. Cette méthode, très générale, est exploitée pour différents types d’applications afin d’améliorer le signal.

L’article présentant la méthode et intitulé « NL-SAR: A Unified Nonlocal Framework for Resolution-preserving (Pol)(In)SAR Denoising », que la chercheuse a co-signé avec Charles-Alban Deledalle, Loïc Denis, Andreas Reigber et Marc Jäger, a été distingué par le « IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing Prize Paper Award » en 2016, qui récompense chaque année une publication exceptionnelle en termes de contenu et d’impact de la revue IEEE TGRS.

La tour Eiffel vue par le satellite TerraSAR-X. Le capteur est sensible à la rugosité et à la géométrie des objets qui vont apparaître sombres ou brillants en fonction de celles-ci.

Ces travaux ont des applications très concrètes puisque dans le cadre d’une étude avec le CNES ils sont actuellement adaptés au traitement des données qui seront acquises par la future mission BIOMASS de l’ESA prévue pour 2020. Cette mission a pour objectif de mesurer la biomasse des forêts, notamment celles situées en zones tropicales pour lesquelles les acquisitions radar, qui peuvent traverser la couche nuageuse, sont particulièrement utiles. Une méthode comme NL-SAR permet de diminuer la variabilité des mesures extraites des images.

Un autre projet pour le futur capteur SWOT issu d’une collaboration entre le CNES et la NASA est consacré au développement d’algorithmes capables d’extraire automatiquement les surfaces d’eau et les rivières des images d’observation de la Terre, et cela dans le but d’en calculer ensuite la hauteur. Comme dans plusieurs des travaux menés, l’objectif est de prendre en compte au mieux le système d’acquisition et de modéliser des a priori pour améliorer les performances des traitements.

Les travaux actuels et futurs sont tournés vers le traitement et l’analyse de séries multi-temporelles au sens large (mono- ou multi-capteurs) puisque, notamment grâce aux missions Sentinel-1 et 2 de l’ESA, de longues séries d’images de la terre sont désormais disponibles ouvrant la voie à de nouvelles applications et appelant de nouvelles méthodes de traitement.

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