Resumen de Image de-noising techniques to improve the observability of oceanic fine-scale dynamics by the swot mission
- español
Las observaciones de la altura de la superficie del mar (SSH) que describen las escalas entre 10 y 100 km son cruciales para comprender mejor las transferencias de energía y para cuantificar los intercambios verticales de calor y de trazadores biogeoquímicos. La misión Surface Water Ocean Topography (SWOT) es un nuevo satélite altimétrico de banda ancha cuyo lanzamiento está previsto para 2022. SWOT proporcionará información sobre la SSH a una resolución kilométrica, pero las incertidumbres debidas a las diversas fuentes de error pondrán a prueba nuestra capacidad de extraer la señal física de estructuras de menos de unas pocas decenas de kilómetros. Filtrar el ruido y los errores de SWOT es un paso clave para una interpretación óptima de los datos.
El objetivo de este estudio es explorar técnicas de reducción de ruido de imagen para evaluar las capacidades de los futuros datos SWOT para resolver las escalas finas oceánicas. Los datos pseudo-SWOT son generados con el simulador SWOT para las ciencias oceánicas, que utiliza como entrada las salidas de SSH de modelos de circulación general oceánica (OGCMs) de alta resolución. Varias técnicas de reducción de ruido son probadas para encontrar la que más fielmente representa los campos de SSH y sus derivadas, preservando al mismo tiempo la magnitud y la forma de las estructuras oceánicas presentes. Las técnicas son evaluadas en base a la raíz del error cuadrático medio, espectros y otros diagnósticos.
En el Capítulo 3, se analizan los datos pseudo-SWOT de la fase científica para evaluar las capacidades de SWOT para resolver la meso y submesoescala en el Mediterráneo occidental. Se implementa una técnica de difusión laplaciana que permite recuperar la SSH, la velocidad geostrófica y la vorticidad geostrófica relativa hasta 40 - 60 km. Este primer paso permitió observar adecuadamente la mesoescala, pero aún queda margen de mejora en la submesoescala, especialmente para preservar mejor la intensidad de la señal de SSH.
En el Capítulo 4, se explora otra técnica de reducción de ruido en la misma región para la fase de muestreo rápido del satélite. El objetivo es recuperar de manera precisa las derivadas de SSH, recuperando su estructura y preservando su magnitud. Se implementa un método variacional que puede penalizar las derivadas de SSH de primer, segundo, tercer orden o una combinación de estas. La mejor parametrización se basa en una penalización de segundo orden, y encontramos los parámetros óptimos de esta configuración. Gracias a esta técnica las longitudes de onda resueltas por SWOT en esta región se reducen por un factor 2, preservando a su vez la magnitud de los campos.
En el Capítulo 5, investigamos la escala espacial más fina que SWOT podría resolver después de la reducción del ruido en varias regiones, estaciones y usando diferentes OGCMs. Nuestro estudio se centra en diferentes regiones y estaciones para documentar la variedad de regímenes que SWOT muestreará. El algoritmo de reducción de ruido funciona incluso en presencia de procesos de alta frecuencia no geostróficos intensos, y reduce sistemáticamente la más pequeña longitud de onda resoluble. Los algoritmos avanzados de eliminación de ruidos también permiten reconstruir de manera fiable los gradientes de SSH y las derivadas de segundo orden. Nuestros resultados también muestran que sigue existiendo una incertidumbre significativa sobre la escala más pequeña resuelta por SWOT en una región y estación dadas, debido a la gran dispersión en el nivel de varianza predicho entre las simulaciones de modelos oceánicos de alta resolución.
La técnica de reducción de ruido desarrollada, implementada i probada en esta tesis doctoral permite recuperar, en algunos casos, las escalas espaciales de SWOT hasta 15 km. Este método es una contribución muy útil para lograr los objetivos de la misión SWOT. Los resultados obtenidos ayudarán a comprender mejor la dinámica y las estructuras oceánicas y su función en el sistema climático.
- català
Les observacions d’altura de superfície del mar (SSH) que descriuen escales espacials de 10 - 100 km són crucials per millor entendre la transferència d’energia i per quantificar intercanvis verticals de calor i traçadors biogeoquímics. La missió Surface Water Oceen Topography (SWOT) és un nou satèl·lit altimètric de feix ample que és previst de ser llançat en 2022. SWOT proporcionarà informació de la SSH a una resolució quilomètrica, però incerteses a causa de diverses fonts d’errors desafiaran la nostra capacitat d’extreure el senyal físic d’estructures de menys d’unes quantes desenes de quilòmetres. El filtratge del soroll i els errors SWOT és un pas clau cap a una interpretació òptima de les dades.
L’objectiu d’aquest estudi és explorar tècniques de reducció de soroll d’imatge per avaluar les capacitats de les futures dades SWOT per resoldre la petita escala oceànica. Les dades pseudo-SWOT són generades amb el simulador SWOT per a les ciències oceàniques, el qual utilitza com entrada les sortides SSH de models oceànics de circulació general (OGCMs) d’alta resolució. Diverses tècniques de reducció de soroll són provades per a trobar la que més fidelment representa els camps de SSH i les seves derivades, preservant al mateix temps la magnitud i la forma de les estructures oceàniques presents. Les tècniques són avaluades amb l’error de l’arrel quadrada de la mitjana, espectres i altres diagnòstics.
En el Capítol 3, les dades pseudo-SWOT per a la fase científica són analitzades per avaluar les capacitats de SWOT per resoldre la meso i submesoescala al Mediterrani Occidental. Una tècnica de reducció de soroll per difusió laplaciana és implementada la qual permet recuperar la SSH, velocitat geostròfica i vorticitat relativa fins a 40 - 60 km. Aquest primer pas va permetre observar adequadament la mesoescala, però encara queda marge de millora en la submesoescala, especialment per a preservar millor la intensitat del senyal SSH.
En el Capítol 4, una altra tècnica de reducció de soroll és explorada en la mateixa regió per la fase de mostreig-ràpid del satèl·lit. Aquesta tècnica té com a objectiu l’obtenció precisa de les derivades de SSH, en recuperant la seva estructura i preservant la seva magnitud. Un mètode variacional és implementat el qual pot penalitzar les derivades de SSH de primer, segon, tercer ordre o una combinació d’elles. La millor parametrització es basa en una penalització de segon ordre, i trobem també els paràmetres òptims d’aquesta configuració. Gràcies a aquesta tècnica les longituds d’ona resoltes per SWOT en aquesta regió són reduïdes per un factor de 2, en preservant la magnitud dels camps.
En el Capítol 5, investiguem l’escala espacial més petita que SWOT podria resoldre després de la reducció del soroll en diverses regions, estacions i utilitzant diferents OGCMs. El nostre estudi se centra en diferents regions i estacions per documentar la varietat de règims que SWOT mostrejarà. L’algoritme de reducció de soroll funciona fins i tot en presència de processos d’alta freqü.ncia no geostròfics intensos i redueix sistemàticament la més petita longitud d’ona resoluble. Els algoritmes avançats de reducció de soroll també permeten reconstruir de manera fiable els gradients de SSH i les derivades de segon ordre. Els nostres resultats també mostren que continua existint una incertesa significativa sobre l’escala més petita resolta per SWOT en una regió i estació donades, a causa de la gran dispersió en el nivell de variància predit entre les simulacions.
La tècnica de reducció de soroll desenvolupada, implementada i provada en aquesta tesi doctoral permet recuperar, en alguns casos, les escales espacials de SWOT fins a 15 km. Aquest mètode és una contribució molt útil per a aconseguir els objectius de la missió SWOT. Els resultats obtinguts ajudaran a comprendre millor la dinàmica i les estructures oceàniques i la seva funció en el sistema climàtic.
- English
Sea Surface Height (SSH) observations describing scales in the range 10 - 100 km are crucial to better understand energy transfers and to quantify vertical exchanges of heat and biogeochemical tracers. The Surface Water Ocean Topography (SWOT) mission is a new wide-swath altimetric satellite which is planned to be launched in 2022. SWOT will provide information on SSH at a kilometric resolution, but uncertainties due to various sources of errors will challenge our capacity to extract the physical signal of structures below a few tens of kilometers. Filtering SWOT noise and errors is a key step towards an optimal interpretation of the data.
The aim of this study is to explore image de-noising techniques to assess the capabilities of the future SWOT data to resolve the oceanic fine scales. Pseudo-SWOT data are generated with the SWOT simulator for Ocean Science, which uses as input the SSH outputs from high-resolution Ocean General Circulation Models (OGCMs). Several de-noising techniques are tested, to find the one that renders the most accurate SSH and its derivatives fields while preserving the magnitude and shape of the oceanic features present. The techniques are evaluated based on the root mean square error, spectra and other diagnostics.
In Chapter 3, the pseudo-SWOT data for the Science phase is analyzed to assess the capabilities of SWOT to resolve the meso- and submesoscale in the western Mediterranean. A Laplacian diffusion de-noising technique is implemented allowing to recover SSH, geostrophic velocity and relative vorticity down to 40 - 60 km. This first step allowed to adequately observe the mesoscale, but space is left for improvement at the submesoscale, specially in better preserving the intensity of the SSH signal.
In Chapter 4, another de-noising technique is explored in the same region for the satellite’s fast-sampling phase. It aims at retrieving accurate SSH derivatives, by recovering their structure and preserving their magnitude. A variational method is implemented which can penalize the SSH derivatives of first, second, third order or a combination of them. The best parameterization is based on a second order penalization, and find the optimal parameters of this setup. Thanks to this technique the wavelengths resolved by SWOT in this region are reduced by a factor of 2, whilst preserving the magnitude of the fields.
In Chapter 5, we investigate the finest spatial scale that SWOT could resolve after de-noising in several regions, seasons and using different OGCMs. Our study focuses on different regions and seasons in order to document the variety of regimes that SWOT will sample. The de-noising algorithm performs well even in the presence of intense unbalanced motions, and it systematically reduces the smallest resolvable wavelength. Advanced de-noising algorithms also allow to reliably reconstruct SSH gradients and second order derivatives. Our results also show that a significant uncertainty remains about SWOT’s finest resolved scale in a given region and season because of the large spread in the level of variance predicted among our high-resolution ocean models.
The de-noising technique developed, implemented and tested in this doctoral thesis allows to recover, in some cases, SWOT spatial scales as low as 15 km. This method is a very useful contribution to achieving the objectives of the SWOT mission. The results found will help better understand the ocean’s dynamics and oceanic features and their role in the climate system.
