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Modélisation de signaux temporels hautes fréquences, multicapteurs à valeurs manquantes. Application à la prédiction des efflorescences phytoplanctoniques dans les rivières et les écosystèmes marins côtiers.

Kévin Rousseeuw

jeudi 11 décembre 2014 à 14h00

Amphithéâtre de l’IUT-ULCO Bassin Napoléon, Quai Masset, Boulogne Sur Mer.


La prise de conscience des problèmes d’environnement et des effets directs et indirects des activités humaines a conduit à renforcer la surveillance haute fréquence des écosystèmes marins par l’installation de stations de mesures multicapteurs autonomes. Les capteurs, installés dans des milieux hostiles, sont sujets à des périodes de calibration, d’entretien voire des pannes et sont donc susceptibles de générer des données bruitées, manquantes voire aberrantes qu’il est nécessaire de filtrer et compléter avant toute exploitation ultérieure.

Dans ce contexte, l’objectif du travail est de concevoir un système numérique automatisé robuste capable de traiter de tel volume de données afin d’améliorer les connaissances quant à la dynamique du phytoplancton. L’étape cruciale est le développement méthodologique de modèle de prédiction des efflorescences du phytoplancton permettant aux utilisateurs de disposer de protocoles adéquats. Nous proposons pour cela l’emploi du modèle de Markov caché hybride pour la détection et la prédiction des états de l’environnement (caractérisation des phases clefs de la dynamique et des caractéristiques environnementales associées). L’originalité du travail est l’hybridation du modèle de Markov par un algorithme de classification spectrale.

Le travail s’inscrit dans le cadre d’une collaboration étroite entre l’IFREMER, le LISIC/ULCO et l’Agence de l’eau Artois Picardie afin de développer des systèmes optimisés pour l’étude de l’effet des activités anthropiques sur le fonctionnement des écosystèmes aquatiques et plus particulièrement dans le contexte des efflorescences de l’algue nuisible, Phaeocystis globosa.