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Séance de cours

Applications de télédétection chez MeteoSwiss

Description

Cette séance de cours couvre les applications de la télédétection à MeteoSwiss, en mettant l'accent sur le réseau radar suisse, les défis de la visibilité et des échos au sol, l'estimation quantitative des précipitations, les détails du réseau radar et l'évaluation des performances à l'aide de régressions forestières aléatoires. La présentation comprend également un résumé des conclusions et des références.

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Concepts associés (31)

Radar

Le radar (acronyme issu de l'anglais dio etection nd anging) est un système qui utilise les ondes électromagnétiques pour détecter la présence et déterminer la position ainsi que la vitesse d'objets tels que les avions, les bateaux, ou la pluie. Les ondes envoyées par l'émetteur sont réfléchies par la cible, et les signaux de retour (appelés écho radar ou écho-radar) sont captés et analysés par le récepteur, souvent situé au même endroit que l'émetteur.

Forêt d'arbres décisionnels

vignette|Illustration du principe de construction d'une forêt aléatoire comme agrégation d'arbre aléatoires. En apprentissage automatique, les forêts d'arbres décisionnels (ou forêts aléatoires de l'anglais random forest classifier) forment une méthode d'apprentissage ensembliste. Ils ont été premièrement proposées par Ho en 1995 et ont été formellement proposées en 2001 par Leo Breiman et Adele Cutler. Cet algorithme combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de bagging.

Précipitations

Les précipitations désignent toutes les formes de l'eau à l'état liquide ou solide provenant de l'atmosphère. Ces hydrométéores (cristaux de glace ou gouttelettes d'eau), ayant été soumis à des processus de condensation et d'agrégation à l'intérieur des nuages, sont devenus trop lourds pour demeurer en suspension dans l'atmosphère et tombent au sol ou s'évaporent en virga avant de l'atteindre. Les précipitations se caractérisent par trois principaux paramètres : leur volume, leur intensité et leur fréquence qui varient selon les lieux et les périodes (jours, mois ou années).

Radar météorologique

Un radar météorologique est un type de radar utilisé en météorologie pour repérer les précipitations, calculer leur déplacement et déterminer leur type (pluie, neige, grêle, etc.). La structure tridimensionnelle des données obtenues permet également d'inférer les mouvements des précipitations dans les nuages et ainsi de repérer ceux qui pourraient causer des dommages. Enfin, en se servant des précipitations comme traceurs, on peut en déduire la direction radiale et la vitesse des vents dans la basse atmosphère.

Bootstrap aggregating

Le bootstrap aggregating, également appelé bagging (de bootstrap aggregating), est un meta-algorithme d'apprentissage ensembliste conçu pour améliorer la stabilité et la précision des algorithmes d'apprentissage automatique. Il réduit la variance et permet d'éviter le surapprentissage. Bien qu'il soit généralement appliqué aux méthodes d'arbres de décision, il peut être utilisé avec n'importe quel type de méthode. Le bootstrap aggregating est un cas particulier de l'approche d'apprentissage ensembliste.

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Séances de cours associées (33)

Apprentissage supervisé : arbre k-NN et arbre de décision

Introduit l'apprentissage supervisé avec k-NN et les arbres de décision, couvrant les techniques, les exemples et les méthodes d'ensemble.

Arbres de décision: Induction et attributs

Explore les arbres de décision, la sélection des attributs, le compromis biais-variance et les méthodes d'ensemble dans l'apprentissage automatique.

Arbres de décision et CLT: Inférence et apprentissage automatique

Explore les arbres de décision, les ensembles, le CLT, l'inférence, l'apprentissage automatique, les méthodes de diagnostic, l'augmentation et l'estimation de la variance.

Bases d'apprentissage automatique : Apprentissage supervisé et non supervisé

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, l'apprentissage supervisé et non supervisé, diverses techniques comme les voisins k-nearest et les arbres de décision, et les défis de l'ajustement excessif.

Forêts décisionnelles : structure et formation

Couvre les forêts de décision, la formation, les apprenants faibles, l'entropie, la stimulation, l'estimation de pose 3D et les applications pratiques.

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Radar

Forêt d'arbres décisionnels

Précipitations

Radar météorologique

Bootstrap aggregating

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