Attention,
toute proposition doit faire l’objet d’un résumé enregistré
avant le 28 mars 2003
directement sur le site web de l’ACI :
http://acimd.univ-lyon1.fr

Chaque dossier doit être 

-  déposé avant le 04 avril 2003 sur le site web de l’ACI:

http://acimd.univ-lyon1.fr

- envoyé par voie postale avec les signatures requises
avant le 11 avril 2003 
(cachet de la poste faisant foi)
à

Ministère délégué à la Recherche et aux Nouvelles Technologies
Direction de la Recherche
Cellule ACI
ACI Masses de données
1, rue Descartes
75231 Paris cedex 05

I - FICHE D’IDENTITE DU PROJET
 
Nom du Projet : (maximum 20 caractères)

ASSIMAGE	
 
Titre du Projet : (maximum 3 lignes)
Etude de techniques d’assimilation de données image dans des modèles de simulation de fluides géophysiques.	
 
Type du Projet:
Projet de recherche	Projet de recherche multi-thématiques	Projet de recherche avec infrastructure	Autre	

	X			

Durée du projet : 36 mois

Description courte du Projet : (une demi-page  maximum)

La prévision de phénomènes naturels doit s'améliorer de manière significative par l'utilisation de toute l'information disponible. Dans le contexte de la simulation de fluides géophysiques, l'assimilation de données, basée sur des méthodes de contrôle optimal, vise à rassembler dans un Système d'Optimalité les informations suivantes : modèles (corpus d'équations aux dérivées partielles non linéaires, fondées sur des principes de conservation de la masse et de la quantité de mouvement), observations directes ou à distance des variables d'état des modèles, statistiques sur ces variables. Une source d'information supplémentaire et particulièrement intéressante est fournie par des acquisitions images stationnaires ou évolutives. Jusqu'à présent ces images étaient utilisées de façon plus qualitative que quantitative, et ce alors que la quantité de données images ne cesse de croître, notamment par le biais de l'imagerie satellitaire. Le but de cette proposition est la définition et l'étude de méthodes permettant de coupler les images avec les modèles numériques et les observations directes des variables d'état. Ce sujet pose des problèmes théoriques importants, ainsi que des problèmes algorithmiques liés à la grande masse de données et au recours à des méthodes coûteuses en temps de calcul. Les participants rassemblés dans cette proposition ont une compétence reconnue soit en assimilation de données, soit en traitement d'images, soit dans les problèmes applicatifs visés. Presque toutes les composantes du cycle de l'eau sont représentées : océan, atmosphère, glace, neige, ...

 	
 
Coordinateur du projet
Nom	Prénom	Laboratoire (sigle éventuel et nom complet)	
LE DIMET	François-Xavier	INRIA-IDOPT	

Organisme de rattachement financier pour le présent projet
INRIA

Equipes ou laboratoires partenaires (nom complet et éventuellement sigle)
INRIA : trois équipes, AIR2 (Rocquencourt), IDOPT (Grenoble), VISTA (Rennes)
	
CEMAGREF : Unités de Grenoble, Montpellier, Rennes
	
CNRS : Laboratoire de Glaciologie et de Géophysique de l’environnement (LGGE Grenoble), Laboratoire des Ecoulements Géophysiques et Industriels (LEGI Grenoble)	

 II - PRESENTATION DETAILLEE DU PROJET

 

A-	Identification du coordinateur et des autres partenaires du Projet :

A1- Coordinateur du Projet :
Un unique coordinateur doit être désigné par les partenaires.

M. ou Mme. Prénom Nom	Mr François-Xavier LE DIMET	
Fonction5	Professeur à  l’Université Joseph Fourier Grenoble
Responsable du projet IDOPT ( CNRS-INRIA-UJF-INPG)	
Laboratoire (Nom complet et sigle le cas échéant)5	Laboratoire de Modélisation et Calcul ( LMC-IMAG)
Projet IDOPT (INRIA Rhône-Alpes)	
Adresse5

	Université Joseph Fourier
LMC-IMAG
BP53
38041 GRENOBLE cedex 9	
Téléphone5	04 76 51 46 75	
Fax	04 76 63 12 63	
Mél5	ledimet@imag.fr	

A2- Equipes ou laboratoires partenaires du Projet :

Identification de l’équipe ou du laboratoire
Equipe ou Laboratoire	INRIA/Equipe AIR2	
Adresse	INRIA
BP105 
78153 Le Chesnay Cedex

Organisme de rattachement financier de l’équipe pour le présent projet
INRIA Rocquencourt, BP105, 78153 Le Chesnay Cedex	

Responsable du projet au sein de l’équipe ou du laboratoire
M. ou Mme. Prénom Nom	Mme Isabelle HERLIN	
Fonction	Directeur de recherche	
Téléphone	01 39 63 53 17	
Fax	01 39 63 58 80	
Mél	Isabelle.Herlin@inria.fr	

Autres membres de l’équipe participant au projet
Nom	Prénom	Poste statutaire	% du temps de recherche 
consacré au projet 	
HERLIN
BEREZIAT
BERROIR
HUOT

SPORTISSE
YAHIA

	Isabelle
Dominique
Jean-Paul
Etienne

Bruno
Hussein	Directeur de recherche
Maître de conférences
Chargé de recherche
Maître de conférences

Chargé de recherche	10%
10%
20%
80% (si délégation acceptée)
10%
20%	

Références : 
Pour chaque (enseignant-)chercheur participant, liste de 3 à 5 publications, logiciels ou brevets les plus significatifs, en relation avec la thématique du projet.

I. Herlin. Spatial environmental data. Encyclopedia of Life Support Systems, EOLSS, Oxford, 2002.
I. Herlin and I. Cohen: Curves matching using geodesic paths, In Proc of the conference on Computer Vision and Pattern Recognition CVPR98
I. Herlin, H. Yahia, V. Parisi Baradad, I. Cohen, and J. Sudre. Modeling oceanographic structures in sea surface temperature satellite image sequences. In SCS, editor, Proceedings of International Conference on Environmental Modeling and Simulation, San Diego, California, 2000.
H. Yahia and I. Herlin. Images processing of meteorological images with implicit functions. In International Conference on Analysis and Optimisation of Systems, Images, Wavelets and PDE’s, Ministère de la Recherche, Paris, France, June 1996.
H. Yahia and I. Herlin. Efficient motion modelling and visualization of deformable structures. In Proceedings of the 10th Scandinavian Conference on Image Analysis, SCIA’97, Lappenranta, Finland, June 9-11 1997. IAPR
J. Grazzini, D. Béréziat, I. Herlin : Analysis of cloudy structures evolution on meteorological acquisitions, In Proc. Of International Conference on Image Processing, ICIP01
D Béréziat and I Herlin: Object Based Optical Flow Estimation with an Affine Prior Model, In Proc of the International Conference on Pattern Recognition, ICPR00
E Huot, I. Herlin, D. Béréziat: Segmentation of temporal effects on Phasimetric SAR images, In Proc Of International Conference on Pattern Recognition ICPR98
D Singh, I Herlin, JP Berroir, M Simoes, EF Silva: An approach to correlate NDVI with soil colour for erosion process using NOAA-AVHRR data, COSPAR2002.
F Llirbat, JP Matsumoto, E Simon, JP Berroir, I Herlin, H Yahia: “Using scientific workflow techniques for automatic processing of environmental data”, Systems Analysis Modelling Simulation, 2002.
Quélo, D., Sportisse, B., Berroir, J.P and Charpentier, I., 2002. Some remarks concerning inverse modeling and data assimilation for slow-fast atmospheric chemical kinetics APMS 2001. Springer Geosciences, 499-513. 
Sportisse, B. And Quélo, D. Observational network design, adaptive and targeting strategies for atmospheric modeling: sketch of a methodological review. For PNLA INRIA-CEA-EDF, March 25-29, INRIA.
R Djouad, B Sportisse, B Audiffren, I Charpentier: Sensitivity analysis using automatic differentiation applied to multiphase chemical mechanism
H Yahia, E Huot, I Herlin and I Cohen: Geodesic distance evolution of surfaces: a new method for matching surfaces, In Proc of the conference on Computer Vision and Pattern Recognition CVPR00
E Huot, H Yahia, I Herlin and I Cohen: A general surface matching model: application to ground evolution tracking , In Proc. Of the International Conference on Pattern Recognition, ICPR00.

Identification de l’équipe ou du laboratoire
Equipe ou Laboratoire	INRIA/Equipe IDOPT	
Adresse	Université Joseph Fourier
LMC-IMAG
BP53
38041 GRENOBLE cedex 9

	

Organisme de rattachement financier de l’équipe pour le présent projet
INRIA-Rocquencourt 	

Responsable du projet au sein de l’équipe ou du laboratoire
M. ou Mme. Prénom Nom	Mr François-Xavier LE DIMET	
Fonction	Professeur	
Téléphone	04 76 51 46 75	
Fax	04 76 63 12 63	
Mél	Francois-Xavier.Ledimet@imag.fr	

Autres membres de l’équipe participant au projet
Nom	Prénom	Poste statutaire	% du temps de recherche 
consacré au projet 	

LE DIMET
MONNIER
SARAMITO
BLAYO
DEBREU
CASTAINGS
MAZAURIC

	
François-Xavier
Jérôme
Pierre	
Eric
Laurent
William
Cyrille	
Professeur
Maître de conférence
CR CNRS (HDR)
HDR
CR INRIA
Doctorant
Doctorant	
50%
30%
50%
10%
10%
50%
20%	

Références : 
Pour chaque (enseignant-)chercheur participant, liste de 3 à 5 publications, logiciels ou brevets les plus significatifs, en relation avec la thématique du projet.

F.-X. Le Dimet , O. Talagrand. (1986) Variational Assimilation of Meteorological Observations: Theoretical aspect, Tellus, 38A, 97-110
F.-X. Le Dimet  and  H.-E. Ngodock and  B. Luong and J. Verron,
  Sensitivity Analysis in Variational Data Assimilation, J. of the Meteo. Soc. of Japan,75,1B,245—255,1997
F.-X. Le Dimet, I. M. Navon and Dacian N. Daescu :Second Order Information in Data Assimilation Monthly Weather Review , Vol. 130, No. 3 , 629-648 (2002)
F.-X.Le Dimet, V.Shutyaev: On Newton Method in Data Assimilation, Russ.J.Numer.Anal.Math.Modeling, 2001, vol.15, no.5., 419-434
Y. Trémolet and F.-X. Le Dimet, Parallel algorithms for variational data assimilation and coupling models, Parallel, Computing, 22, 657-674 , 1996
F.-X.Le Dimet, V.Shutyaev, P.Ngnepieba. On error analysis in data
assimilation problems. Russ.J.Numer.Anal.Math.Modeling, 2002, vol.17, no.1.
F.-X.Le Dimet, V.Shutyaev: On Data Assimilation for quasilinear parabolic problems Russ.J.Numer.Anal.Math.Modeling, 2001, vol.16, no.3., 247-26
 P.A. Vidard , E. Blayo ,  F.-X. Le Dimet and A. Piacentini, 4D Variational Data Analysis with Imperfect Model,Flow,  Turbulence and Combustion,{65},489--504, 2000
P.A. Vidard and F.-X. Le Dimet and A. Piacentini : Control of biais in V.DA,  publié Tellus 2003
F.-X. Le Dimet and Yang Junqing, Variational data Assimilation in the transport of sediment in river, Science in China (Series D)},41,{473--485},1998.
F.-X. Le Dimet, Y. Hussaini, D. Furbish, P. Ngnpieba: Errors and Uncertainties in data assimilation. Prepublication. CESPR, Florida State University, 2003
E. Blayo. Compact finite difference for ocean models. part 1: ocean  waves. J. Comp. Phys., 164:241--257, 2000.
E. Blayo. Modélisation numérique et assimilation de données en océanographie. Habilitation à diriger des recherches, Université Joseph Fourier, juillet 2002.
E. Blayo and L. Debreu. Adaptive mesh refinement for finite difference ocean models: first experiments. J. Phys. Oceanogr., 29:1239--1250, 1999.
E. Blayo, L. Debreu, G. Mounié, and D. Trystram. Dynamic load balancing for ocean circulation model with adaptive meshing. Engineering Simulation, 22:8--24, 2000.
L. Debreu and E. Blayo. On the schwarz alternating method for oceanic models on parallel computers. J. Comp. Phys., 141:93--111, 1998.
L. Debreu and E. Blayo. AGRIF: Adaptive Grid Refinement In Fortran. INRIA Technical Report,  RT-0262, 2002.
P.A. Vidard, E. Blayo, F.-X. Le Dimet, and A. Piacentini. 4d-variational data analysis with imperfect model. reduction of the size of the control. J. Flow, Turbulence and Combustion, 2001.
P. Saramito: Efficient Simulation of Nonlinear Viscoelastic Fluid Flows, J. Non Newtonian Fluid Mech., 60:199-223, 1995
P. Saramito and N. Roquet: An adaptative finite element method for viscoplastic fluid flows in pipes, Comput. Methods. Appl. Mech. Eng. 190 :5391-5412, 2001
N. Roquet, R. Michel and P. Saramito : Error estimates for a viscoplastic fluid by using Pk finite elements and adaptative meshes, C.R. Acad. Sci. Paris, Série 1, 331(7):563-568.

Identification de l’équipe ou du laboratoire
Equipe ou Laboratoire	INRIA/Equipe VISTA	
Adresse	IRISA
Campus de Beaulieu
35042 Rennes Cedex

Organisme de rattachement financier de l’équipe pour le présent projet
INRIA-Rocquencourt	

Responsable du projet au sein de l’équipe ou du laboratoire
M. ou Mme. Prénom Nom	Mr Etienne Mémin	
Fonction	Maître de conférences	
Téléphone	02 99 84 75 15	
Fax	02 99 84 71 71	
Mél	Etienne.Memin@irisa.fr	

Autres membres de l’équipe participant au projet
Nom	Prénom	Poste statutaire	% du temps de recherche 
consacré au projet 	
MEMIN
BOUTHEMY 
CAO

	Etienne
Patrick
Frederic	Maître de conférences
DR Inria
CR Inria	10%
10%
10%	

Références : 
Pour chaque (enseignant-)chercheur participant, liste de 3 à 5 publications, logiciels ou brevets les plus significatifs, en relation avec la thématique du projet.

T. Corpetti, E. Mémin, P. Pérez,  Extraction of Singular Points from Dense Motion Fields: an Analytic Approach,   Journal of Mathematical Imaging and Vision,  2002. (À paraître)
T. Corpetti, E. Mémin, P. Pérez, Dense Estimation of Fluid Flows, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(3):365-380, Mars 2002.
E. Mémin, P. Pérez, Hierarchical estimation and segmentation of dense motion fields, Int. Journal of Computer Vision, 46(2):129-155, Février 2002.
C. Papin, P. Bouthemy, E. Mémin, G. Rochard,  Tracking and Characterization of Highly Deformable Cloud Structures,  in European Conference on Computer Vision, ECCV 2000, LNCS 1843, Volume 2, Pages 428-442, Dublin, Irlande, Juin 2000.
E. Mémin, P. Pérez,  Fluid motion recovery by coupling dense and parametric fields,  in IEEE Int. Conf. on Computer Vision, ICCV'99, Volume 1, Pages 620-625, Corfou, Grêce, Septembre 1999.
C. Papin, P. Bouthemy, G. Rochard,  Unsupervised segmentation of low clouds from infrared METEOSAT images based on a contextual spatio-temporal labeling approach,   IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing,  40(1):104-114, Janvier 2002
 C. Collet, J.-N. Provost, P. Rostaing, P. Pérez, P. Bouthemy,  Segmentation bathymétrique d'images multispectrales SPOT,   Traitement du Signal,  18(1):1-16, Janvier 2001.
M. Gelgon, P. Bouthemy,  A region-level motion-based graph representation and labeling for tracking a spatial image partition,   Pattern Recognition,  33(4):725-745, Avril 2000.
J.-M. Odobez, P. Bouthemy,  Direct incremental model-based image motion segmentation for video analysis,   Signal Processing,  6(2):143-155, 1998.
 F. Cao, Geometric Curve Evolution and Image Processing, Lecture Notes in Mathematics, Springer Verlag, 2003.
 F. Cao,  Contrast Invariant, Parameterless Detection of Good Continuations, Corners and Terminators,  Rapport de recherche IRISA, No 1487, Octobre 2002.
  F. Cao, B. B. Collin,  Region tracking using level set registration,  in SPIE Aerosense, Acquisition, Tracking, and Pointing XV, 2001.

Identification de l’équipe ou du laboratoire
Equipe ou Laboratoire	CEMAGREF Grenoble	
Adresse	Unité de recherche ETNA
2 rue de la papeterie
BP 76 
38 402 ST MARTIN D’HERES Cedex

Organisme de rattachement financier de l’équipe pour le présent projet

Responsable du projet au sein de l’équipe ou du laboratoire
M. ou Mme. Prénom Nom	Mr Mohammed NAAIM	
Fonction	DR	
Téléphone	04 76 76 27 22	
Fax	04 76 51 38 03	
Mél	Mohamed.Naaim@cemagref.fr	

Autres membres de l’équipe participant au projet
Nom	Prénom	Poste statutaire	% du temps de recherche 
consacré au projet 	
NAAIM

	Mohamed	DR	10%	

Références : 
Pour chaque (enseignant-)chercheur participant, liste de 3 à 5 publications, logiciels ou brevets les plus significatifs, en relation avec la thématique du projet.

Barbolini, Gruber, Naaim and Savi : Application of statistical and hydraulic-continuum dense-snow avalanches models to 5 European sites, Cold Regions Science and Technology, 31 :133-149, 2000
Lehning, Naaim, Naaim, Brabec, Doorschot, Durand, Guyomarc’h, Michaux, Zimmerli: Snow drift: acoustic sensor for avalanche warning and research, Nat Hazards Earth Syst Sci 2:121-128, 2002
Jamais, Naaim, Tardu, Galvin: Investigations expérimentales sur un jet turbulent diphasique, congrès Français de Mécanique, Poitiers, 1997

Identification de l’équipe ou du laboratoire
Equipe ou Laboratoire	CEMAGREF Montpellier	
Adresse	UMR3S Cemagref ENGREF
Maison de la Télédétection 
500, rue JF Breton 
34093 Montpellier Cedex 5

Organisme de rattachement financier de l’équipe pour le présent projet

Responsable du projet au sein de l’équipe ou du laboratoire
M. ou Mme. Prénom Nom	Mr Christian PUECH	
Fonction	DR2	
Téléphone	04.67.54.87.45	
Fax	04.67.54.87.00	
Mél	puech@teledetection.fr	

Autres membres de l’équipe participant au projet
Nom	Prénom	Poste statutaire	% du temps de recherche 
consacré au projet 	
PUECH
BAILLY
xxx
ALBRECH

	Christian
Jean Stéphane 
xxx
Laurent	DR2
Ingenieur ENGREF
doctorant 
Technicien recherche	15%
10%
100%
20%	

Références : 
Pour chaque (enseignant-)chercheur participant, liste de 3 à 5 publications, logiciels ou brevets les plus significatifs, en relation avec la thématique du projet.
RACLOT D., PUECH C., 2002. What Does AI Contribute to Hydrology?  Exemple on Aerial Photos and Flood Levels. (AAI Applied Artificial Intelligence  16/9). numéro d’Octobre 2002PUECH C, RACLOT D., 2002. Using GIS and Aerial photographs to determine the water levels during flood. Hydrological processes, 16- 1593-1602 (2002)
COLIN F.,  PUECH C., De MARSILY G., 2000. Relations between triazine flux, catchment topography and distance between maize fields and the drainage network. Journal of Hydrology, vol.236, n°3-4, pp.139-152
M. ARNAUD, JS. BAILLY, G. BOURGEON, C. PUECH, (accepté). Le "Boosting" : une méthode de classification non paramétrique, pour publication dans la Revue Internationale de géomatique, 2002.
PUECH C., BAILLY J.S, 2003. Risques d’inondation et modélisation hydrologique : pièges de l'assimilation de paramètres issus de données spatiales. Colloque SIRNAT Orléans,  (publication en cours), 8p
BAILLY JS., 1994, Couplage SIG-Modéle hydrologique appliqué à l’épuration tertiaire des effluents urbains en agriculture-Bassin versant de l’Etang de l’OR. L3E-ENGREF, DEEC CG34, 75 p.
	
Identification de l’équipe ou du laboratoire
Equipe ou Laboratoire	CEMAGREF Rennes	
Adresse	17, avenue de Cucillé
CS 64427
35044 Rennes Cedex

Organisme de rattachement financier de l’équipe pour le présent projet
Cemagref -Rennes, 17 avenue de Cucillé - CS 64427, 35044 Rennes Cedex	

Responsable du projet au sein de l’équipe ou du laboratoire
M. ou Mme. Prénom Nom	Mr Dominique HEITZ	
Fonction	Chargé de recherche	
Téléphone	02 23 48 21 70	
Fax	02 23 48 21 15	
Mél	dominique.heitz@cemagref.fr	

Autres membres de l’équipe participant au projet
Nom	Prénom	Poste statutaire	% du temps de recherche 
consacré au projet 	
HEITZ
ARROYO

xxx
GEORGAULT	Dominique
Georges

xxx
Philippe	Chargé de recherche
IDTR / Chargé de recherche
Ingénieur recherche
Technicien recherche 	15%
10%

5%
20%	
xxx xxx : recrutement prévu avant la fin de l’année 2003

Références : 
Pour chaque (enseignant-)chercheur participant, liste de 3 à 5 publications, logiciels ou brevets les plus significatifs, en relation avec la thématique du projet.
G. Arroyo., P. Marchal. Procédé et dispositif de protection rapprochée d'un plan de travail au moyen d'un flux d'air propre. BREVET no 96 07961, 25 p, 1996.
[D. Heitz, J. Delville, G. Arroyo, J.-H. Garem, J.-P. Bonnet, and P. Marchal. Interaction of the wake of a circular cylinder and a plane mixing layer. In TSF 11th, volume 1, pages 5.1-5.6, Grenoble -France, September 1997.
[D. Heitz, J. Delville, G. Arroyo, J.-H. Garem, J.-P. Bonnet, and P. Marchal. Turbulent plane mixing layer perturbed by the wake of a circular cylinder. In Uriel Frisch, editor, Advances in Turbulence VII, pages 309-312. Kluwer Academic Publishers, 1998.
G. Arroyo and D. Heitz. Nouveaux apports de la mécanique des fluides pour la maîtrise de la propreté de l'air en IAA. In Actes du colloque Aéronautique et Industries Alimentaires, Ed. ACIA, Paris 2001.
G. Arroyo, D. Heitz. Analysis and control of localised air flows to improve hygienic food manufacturing and packaging. Int. Symp. On Food Factory of the Future, p 129, Gothenburg, Sweden, June 2001.
C. Braud, D. Heitz, P. Braud, G. Arroyo and J. Delville. Investigation of plane mixing layer – wake interaction by means of 2D planes PIV and POD. 11th International Symposium - Application of Laser Techniques to Fluids Mechanics, Session 32, Lisbon, July 2002.
C. Braud, D. Heitz, P. Braud, G. Arroyo and J. Delville. 3D POD analysis of a mixing-layer wake interactionby means of two 2D PIV planes, Submitted to Experiments in Fluids,  2002.
 D. Heitz, J. Delville, G. Arroyo and J.-P. Bonnet. Vortex shedding from circular cylinder in a plane mixing layer. To be submitted to  J. Fluids Mechanics, 2003.
C. Braud, D. Heitz, G. Arroyo, J. Delville and J.-P. Bonnet. Low-dimensional Galerkin model of a plane mixing layer-wake interaction. In TSFP-3, Sendai, Japon, June 2003.
P. Parnaudeau, D. Heitz, E. Lamballais and J.H. Silvestrini. Combination of the immersed boundary method with compact schemes for DNS of flows in complex geometry. In Direct and Large Eddy Simulation-5, Munich, Germany, August 2003.

Identification de l’équipe ou du laboratoire
Equipe ou Laboratoire	LEGI	
Adresse	1025 rue de la piscine
BP 53 
38041 Grenoble Cedex 09

Organisme de rattachement financier de l’équipe pour le présent projet

Responsable du projet au sein de l’équipe ou du laboratoire
M. ou Mme. Prénom Nom	Mr Pierre BRASSEUR	
Fonction	Chargé de Recherche CNRS (CR1)	
Téléphone	04 76 82 50 72	
Fax	04 76 82 52 71	
Mél	Pierre.Brasseur@hmg.inpg.fr	

Autres membres de l’équipe participant au projet
Nom	Prénom	Poste statutaire	% du temps de recherche 
consacré au projet 	
BRASSEUR
VERRON

PENDUFF
BRANKART	Pierre
Jacques 

Thierry
Jean-Michel	CR1 CNRS
Directeur de Recherche
Chargé de Recherche
Ingénieur de Recherche	10% 
10 %

 10 %
 10 %	

Références : 
Pour chaque (enseignant-)chercheur participant, liste de 3 à 5 publications, logiciels ou brevets les plus significatifs, en relation avec la thématique du projet.
Brasseur P., Ballabrera J., and Verron J., 1999: Assimilation of altimetric observations in a primitive equation model of the Gulf Stream using a Singular Evolutive Extended Kalman filter, J. Mar. Systems, 22(4), 269-294.
Ballabrera-Poy J., Brasseur P. and Verron J., 2001: Dynamical evolution of the error statistics with the SEEK filter to assimilate altimetric data in eddy-resolving ocean models, Q. J. R. Met. Soc., 127, 233-253.
Carmillet V., Brankart J.M., Brasseur P., Drange H., Evensen G. and Verron J., 2001 : A Singular Evolutive Extended Kalman filter to assimilate ocean colour data in a coupled physical-biochemical model of the North Atlantic ocean, Ocean Modelling, 3, 167-192.
Brankart J.-M., Testut C.-E., Brasseur P. and Verron J., 2003: Implementation of a multivariate data assimilation scheme for isopycnic coordinate ocean models: Application to a 1993-96 hindcast of the North Atlantic Ocean circulation, J. Geophys. Res., 108, 3074, doi :10.1029/2001JC001198.
Penduff Th., Brasseur P., Testut C.-E., Barnier B. and Verron J., 2003 : Assimilation of sea-surface temperature and altimetric data in the South Atlantic Ocean : impact on basin-scale properties, J. Mar. Res., sous presse.
Brusdal K., Brankart J.M., Halberstadt G., Evensen G., Brasseur P., van Leeuwen P.J., Dombrowsky E. and Verron J., 2003: An evaluation of ensemble based assimilation methods with a layerd OCGM, J. Mar. Syst., sous presse.
Parent L., Testut C.-E., Brankart J.-M., Verron J., Brasseur P. and Gourdeau L. 2003 : Assimilation of Topex/poseidon and ERS altimetric data in the Tropical Pacific Ocean : the use of TAO data to reference mean sea-surface height, J. Mar. Syst., sous presse.
Testut C.-E., Brasseur P., Brankart J.-M., and Verron J., 2003 : Assimilation of sea-surface temperature and altimetric observations during 1992-1993 into an eddy-permitting primitive equation model of the North Atlantic Ocean, J. Mar. Syst., sous presse.	
Identification de l’équipe ou du laboratoire
Equipe ou Laboratoire	LGGE	
Adresse	LGGE
BP96
38402 Saint Martin d’Heres Cedex

Organisme de rattachement financier de l’équipe pour le présent projet

Responsable du projet au sein de l’équipe ou du laboratoire
M. ou Mme. Prénom Nom	Mme Catherine RITZ	
Fonction	Chargé de recherche	
Téléphone	04 76 82 42 34	
Fax	04 76 82 42 01	
Mél	catritz@lgge.obs-ujf-grenoble.fr	

Autres membres de l’équipe participant au projet
Nom	Prénom	Poste statutaire	% du temps de recherche 
consacré au projet 	

RITZ
PARRENIN (*)

	
Catherine
Frédéric	
Chargé de recherche
Chargé de recherche	
10%
50%	
(*) Frédéric Parrenin est actuellement candidat au poste de chargé de recherche et présente le concours pour le CNRS (LGGE) et l’INRIA (IDOPT). S’il est recruté dans l’une ou l’autre des institutions, il démarrera ses recherches sur ce projet.

Références : 
Pour chaque (enseignant-)chercheur participant, liste de 3 à 5 publications, logiciels ou brevets les plus significatifs, en relation avec la thématique du projet.
Ritz, Catherine , Rommelaere, Vincent , Dumas, Christophe, 2001,  Modeling the evolution of Antarctic ice sheet over the last 420,000 years: Implications for altitude changes in the Vostok region  J. Geophys. Res. Vol. 106 , No. D23 , p. 31,943
Raynaud, D., M-F. Loutre, C. Ritz, J. Chappellaz, J-M. Barnola, J. Jouzel, V.Y. Lipenkov, J-R. Petit and F. Vimeux. The Vostok Record in  the context of Marine Isotope Stage (MIS) 11, CO2 forcing and stability of East Antarctica. (in press AGU Monograph on MIS 11)
Sylvie Charbit, Catherine Ritz, Gilles Ramstein, 2002, Simulations of  Northern Hemisphere ice-sheet retreat: sensitivity to physical mechanisms involved during the Last Deglaciation,  Quaternary Science Review 21 243-265.
Parrenin, F., J. Jouzel, C. Waelbroeck, C. Ritz and J-M Barnola. 2001, Dating the Vostok ice core by an inverse method J. Geophys. Res. Vol. 106 , No. D23 , p. 31,837	

B - Description du projet
 
B1 – Objectifs et contexte :
On précisera, en particulier, les verrous scientifiques et technologiques à dépasser, l’état de l’art ainsi que les projets concurrents ou similaires connus dans le contexte national et international, en particulier ceux auxquels les équipes du projet participent.
La proposition ASSIMAGE est fondée sur le triple constat suivant :
•	La simulation géophysique est en plein essor dans de nombreux domaines (par exemple, météorologie, chimie atmosphérique, océanographie, hydrologie, …). Les phénomènes simulés sont régis par des modèles physiques relativement bien connus, et les moyens informatiques actuels font qu’on peut les utiliser à fin de simulation, réanalyse, prévision, dont la mise en œuvre requiert en pratique la résolution d’un système d’équations aux dérivées partielles pouvant avoir plusieurs millions de degrés de liberté. La résolution nécessite la connaissance d’une information très volumineuse (condition initiale, conditions aux limites, paramètres physiques), et partiellement connue. Le but des techniques d’assimilation de données est de combiner de manière optimale les différentes sources d’information mathématiques (lois d’évolution), physiques (mesures in situ, télédétection) ou statistiques (fréquences d’occurrences) afin de contraindre la simulation à être cohérente avec les différentes observations. Ces techniques ont connu un grand développement sur les deux dernières décennies, et sont dorénavant utilisées de manière opérationnelle en météorologie, sur le point de l’être en océanographie (projet MERCATOR), et à l’étude dans d’autres domaines. Les développements les plus récents concernent les méthodes variationnelles du second ordre (études de sensibilité, positionnement optimal de capteurs), et les extensions du filtrage de Kalman aux modèles fortement non linéaires.
•	Une source de données particulièrement importante est quasiment ignorée dans ce contexte : la donnée image, dont le volume disponible, déjà très important, est appelé à croître encore en raison notamment du développement des capteurs spatiaux d’observation de la terre. On dispose ainsi d’une source d’information historique (acquisition opérationnelle depuis plusieurs décennies), de richesse spatiale et spectrale en constante augmentation. A l’observation de la terre faut-il encore ajouter de nombreuses autres sources de données images : photographie aérienne, films, imagerie médicale… Les techniques d’extraction de l’information à partir de la donnée image reposent depuis plusieurs décennies sur des méthodologies spécifiques à la nature de ces données, le traitement d’images, qui fait la part belle aux techniques de traitement du signal, de vision, …
•	Ces deux communautés, la simulation géophysique d’une part et l’analyse d’image d’autre part, s’ignorent très largement, bien que les techniques de l’une puissent être avantageusement utilisées par l’autre, et réciproquement. Ainsi, de nombreuses structures visibles sur des données images, telles (en océanographie) les panaches de rivières, les zones de turbulence, les fronts, ne sont pas utilisés par les modèles. Autres exemples : les images peuvent fournir une observation multi-échelle des phénomènes observés, permettant ainsi de fournir des données adaptées à des modélisations physique centrées sur des domaines spatiaux de plus en plus fins ; les images animées permettent le suivi de traceurs Lagrangiens, ouvrant ainsi la voie à l’assimilation de données dans des modèles Lagrangiens. S’il existe quelques exceptions (comme l’assimilation de vents, calculés à partir des satellites géostationnaires, dans les modèles de simulation météorologique), on peut constater en règle générale que la donnée image n’est pas exploitée en simulation géophysique, ou alors de manière qualitative, ou encore manuelle (c’est à dire, sans se fier à une interprétation automatique de l’image –c’est le cas de l’exemple cité sur les vents). Ce constat repose sur des raisons multiples : en règle générale, la donnée image « brute » (luminance) n’est pas une fonction simple des variables d’état du modèle ; le monde de l’image est fondamentalement 2D, c’est une projection plus ou moins complexe du monde tridimensionnel du modèle ; enfin, l’information extraite des images est plus complexe qu’une simple observation, ce peut être par exemple des structures géométriques, et l’on manque de techniques adaptées pour l’assimiler. Réciproquement, l’analyse d’images, particulièrement dans le cas d’images animées, n’exploite que peu les modèles physiques régissant les phénomènes observés. On peut par exemple envisager pour le calcul du champ de mouvement sur une séquence d’images, d’intégrer les réelles équations du mouvement.
Dans ce cadre, le projet ASSIMAGE vise à développer des techniques d’assimilation de la donnée image dans des modèles de simulation géophysique, c’est-à-dire, comment utiliser les images, éventuellement en conjonction avec d’autres sources plus classiques d’observation, pour reconstituer l’état d’un système dont les lois d’évolution sont connues. Les recherches prévues s’inscrivent dans deux axes principaux:
•	Une composante « horizontale », qui vise à étudier de manière aussi générique que possible les problèmes scientifiques de l’assimilation de données image (développement de fonctions d’observation spécifiques, choix de métriques adaptées à l’assimilation de diverses structures géométriques), ainsi que ceux liés à la prise en compte des lois physiques d’évolution par les méthodes d’analyse d’image (par exemple, dans le cadre de l’estimation du mouvement et de la vorticité).
•	Une composante « verticale », qui vise à appliquer les méthodologies précitées à différentes applications, caractérisées par la disponibilité de données images que l’on ne sait à l’heure actuelle assimiler :
o	Inondations, avec assimilation de fronts de discontinuités issus d’observation par satellite ;
o	Coulées de boues et avalanches, assimilation du front de la coulée, issu de l’analyse d’un film de l’événement ;
o	Evolution de glaciers et des calottes polaires ;
o	Prévisions opérationnelles en océanographie et hydrodynamique côtière ;
o	Suivi de vorticité, prise en compte du modèle physique dans le processus d’analyse de la donnée image.
Cette liste est bien sûr loin d’être exhaustive, et constitue les domaines d’application que vont privilégier les équipes du projet ASSIMAGE. Il faudrait pour être complet citer des applications telles l’imagerie médicale, etc…  On voit donc que le problème qui consiste à utiliser de l’information image et de l’information mathématique provenant des équations régissant un système est un problème quasi-universel, de grande importance aussi bien vis-à-vis de la simulation géophysique, de l’utilisation optimale de la masse de données images disponible et à venir, et pour lequel très peu de développements existent. C’est un problème difficile et coûteux tant du point de vue de la mise au point que du calcul, qui nécessite la collaboration étroite d’équipes reconnues en modélisation géophysique, en assimilation de données, en EDP, en analyse d’images. 
Les équipes participants à cette demande ont été impliqués dans des projets internationaux en assimilation de données  :
•	programme européen ANFAS sur les inondations (Janvier 2000- Février 2003) pour IDOPT (2 thèses en cours),
•	programme Mercator et expérience internationale GODAE (Global Ocean Data Assimilation Experiment) pour IDOPT et le LEGI  (7 thèses soutenues , 2 en cours) . 
•	Programme européen NOAH sur l’intégration des données spatiales dans la modélisation hydrologique (1998-2201) . 2 thèses soutenues.

B2 – Description du projet : (5 à 10 pages)
Entre autres, le caractère innovant du projet (concepts, technologies, expériences …) devra être explicité et la valeur ajoutée des coopérations entre les différentes équipes sera discutée.

B2.1 Introduction
L’assimilation de données vise à combiner de manière optimale les sources d’information disponibles pour reconstituer l’état d’un système : information mathématique (les lois gouvernant le système, qui décrivent sous forme de système d’EDP l’évolution de la variable d’état), physique (observation in situ ou à distance), statistique (fréquences d’occurrence). La prévision de l’évolution de ce système requiert de reconstituer l’état de celui-ci de façon aussi précise que possible à un instant donné. Les méthodes variationnelles d’assimilation sont fondées sur les méthodes de contrôle optimal : des paramètres de fermeture du modèle sont utilisés comme variables de contrôle et choisis de façon à minimiser l’écart avec les observations. La panoplie usuelle du contrôle (état adjoint, calcul de gradients, méthodes d’optimisation)  est mise en oeuvre. Cette technique est maintenant opérationnelle dans les principaux services météorologiques mondiaux, elle le deviendra avec les projets d’océanographie opérationnelle (Mercator). De façon générale ce problème se pose pour tous les fluides géophysiques (eaux continentales et océaniques, air et ses composants, eau atmosphérique) et de nombreuses études sont en cours de développement dans le monde entier pour adapter ces méthodes à des fluides particulier. Les développements récents de l’assimilation visent en particulier à développer les techniques dites de second ordre, qui permettent l’étude de la sensibilité des modèles de simulation vis-à-vis de ses variables de contrôle, et l’optimisation des réseaux de mesures, y compris en temps réel si l’on considère les capteurs mobiles.
Les données image sont très peu utilisées dans ce contexte, alors que leur volume est appelé à croître considérablement en raison notamment du développement prévisible de l’observation spatiale. Citons à ce sujet l’initiative européenne GMES (Global Monitoring of Environment and Security), qui vise à promouvoir la mise en place au niveau européen d’un système d’information pour l’environnement et la sécurité, reposant très largement sur les données d’observation de la terre. Les images sont jusqu’à présent utilisées dans les modèles géophysiques de manière qualitative, partielle (seule une faible partie de l’information disponible est utilisée) ou encore relativement manuelle. Il existe néanmoins de nombreux domaines pour lesquels des données images apportent une information essentielle, et pour lesquels les lois d’évolution des phénomènes sont connues. Nous illustrons ci-dessous ce point, avec des exemples pour lesquels des techniques de traitement d’image, visant d’une part à la détection et au suivi de fronts (INRIA/AIR et CETP), d’autre part à l’estimation de champ de mouvement et de vorticité (INRIA/VISTA), sont susceptible d’apporter une information d’importance crucial pour la modélisation.  
•	comment reconstituer l’état d’une rivière (vitesse et hauteur de l’écoulement)  en utilisant des images de l’étendue de l’inondation ? Cette étape est un préalable indispensable à la prévision. Il est clair qu’on est actuellement loin d’atteindre ce but qui nécessite le couplage de modèles météorologiques complexes c’est-à-dire incluant une microphysique fine pour l’estimation des précipitations, de modèles d’infiltration et de modèles de bassin versant. Pour tous ces modèles une assimilation de données classique est nécessaire, mais d’autres informations sont fournies par des images provenant de satellites ou de radar. Les images montrent des fronts des discontinuités qui ne sont pas, à l’heure actuelle exploités dans le processus d’assimilation. Ces problèmes sont étudiés au CEMAGREF de Montpellier et dans le projet IDOPT de l’INRIA (en charge de la modélisation et de l’assimilation de données dans le projet européen ANFAS sur les inondations). Les techniques de détection et suivi de fronts (INRIA/AIR et CETP) seront évaluées dans ce contexte.
•	Une information climatologique importante est fournie par l’évolution des calottes polaires et des glaciers. Les modèles  généraux régissant ces milieux sont connus, cependant un certain nombre de paramètres sont difficilement accessibles à la mesure (forages dans les calottes) qui en outre sont très coûteux. Or l’imagerie satellitaire ou la photographie aérienne fournissent des informations qui sont, à l’heure actuelle, utilisés plus de façon qualitative que quantitative précisément à cause de la difficulté d’assimiler des données dans les modèles (EDP non linéaires). Ces problèmes sont étudiés au Laboratoire de Glaciologie et de Géophysique de l’Environnement (UJF et CNRS Grenoble). Ici aussi, la détection du front du glacier ou des calottes polaires (INRIA/AIR et CETP) sera évaluée. 
•	Les coulées de boue et les avalanches. Dans ce cas aussi une information importante est fournie par des images : l’instrumentation est difficile et dangereuse. Or les coulées sont gouvernés par des EDP (liquide visqueux non-newtonien). Ces problèmes sont étudiés au CEMAGREF de Grenoble en coopération avec IDOPT. L’information potentiellement extractible des images concerne d’une par la propagation du front de l’avalanche ou de la coulée (INRIA/AIR et CETP), ainsi que l’estimation du champ de mouvement et de vorticité (INRIA/VISTA).
•	Des satellites de type Topex-Poseidon, ERS ou Jason donnent des informations sur la topographie de la surface de l’océan. D’autres informations sont fournies par la couleur de l’océan (SeaWiFS, ENVISAT, POLDER) et l’imagerie infra-rouge pour la température de surface (satellites AVHRR-NOAA) ; ces informations peuvent être utilisées directement dans l’assimilation (IDOPT), mais une information supplémentaire est fournie par l’imagerie qui montre la propagation de fronts. Comment assimiler cette information dans des modèles numériques? Ces problèmes sont étudiés dans IDOPT et au LEGI dans le cadre des projets d’océanographie opérationnelle MERCATOR, DIADEM et TOPAZ, et les techniques de détection de front (INRIA/AIR et CETP) seront appliquées.
•	De façon générale l'information sur les grandeurs transportées par les fluides (scalaires) est fournie par les équations de la mécanique des fluides. D'un point de vue expérimental, cette information peut être obtenue par des mesures in situ ou par des images montrant des champs et des propagations de front du scalaires observé. Pour reconstruire les champs de vecteurs et prévoir leur évolution ainsi que celle des grandeurs transportées, il sera nécessaire de mettre en oeuvre des techniques de type assimilation utilisant de façon optimale l'information disponible. Ce problème est de grande importance pour la protection contre la contamination aéroportée dans les industries agroalimentaires, pharmaceutiques, électroniques, ainsi que dans les salles d'opérations des hôpitaux. Ces problèmes sont étudiés par une coopération entre le CEMAGREF de Rennes et le projet VISTA (INRIA).
•	Il existe de nombreux autres exemples, tels que l’étude de la dynamique cardiaque où l’information de type physique est fournie par des images et il est important de mixer cette source d’information avec de l’information de type mathématique pour identifier des paramètres non directement accessibles à la mesure.

Dans ce contexte le projet ASSIMAGE se propose de proposer et développer des techniques d’assimilation adaptées aux données image, et de décliner l’approche sur plusieurs applications :
1.	Inondations,
2.	Coulées de boue et avalanches,
3.	Glaciers et calottes polaires,
4.	Océanographie,
5.	Nappes tourbillonnaires.

Les différentes recherches à mener concernent :
•	Du point de vue de l’analyse d’image, la mise au point de « fonctions d’observation » (au sens de l’assimilation de données), visant à produire à partir des images une information susceptible d’être assimilée.
•	Du point de vue de l’assimilation de données, la définition de métriques adaptées, permettant la comparaison des « observations images » (c’est-à-dire, le résultat des fonctions d’observation précitées) avec les sorties de modèles, ainsi que les méthodes numériques permettant la minimisation de cet écart.
•	Enfin, du point de vue des applications, la mise en œuvre de la méthodologie sur plusieurs cas test, et leur évaluation.

B2.2 Opérateurs d’observation image
L’objectif est d’étudier des opérateurs d’observation image permettant, à partir d’images éventuellement animées, d’extraire une information relevante pour les modèles de simulation géophysique, cette information ayant vocation à être assimilé dans les modèles. Dans la mesure où on ne s’intéresse pas ici à une interprétation physique de la luminance de chaque pixel de l’image individuellement (auquel cas on peut se diriger vers des techniques d’assimilation classiques), on vise à extraire de l’information structurée, basée sur l’analyse et le suivi éventuel de structures (géométriques, champs, …). Les principales directions de recherche concernent : 
Champs dense de vitesse, vorticité : l'analyse du mouvement et l'interprétation de séquences d'images visent à extraire différents éléments caractéristiques décrivant le mouvement d'un phénomène donné. Ces descripteurs constituées de champs de vitesses instantanés ou de trajectoires complètes d'entités géométriques diverses telles que des points, courbes de niveaux ou surfaces doivent être extraites et suivies au cours de la séquence.  

Contrairement aux mesures physiques traditionnelle, issues de capteurs in situ dédiés (anémométrie, fils chauds, ballon sonde, ...) qui sont en général éparses,  l'image offre la possibilité de reconstruire  des  informations de mouvements denses du phénomène observé. Il faut cependant   souligner que là où les  différents capteurs  physiques employés donnent  directement accès à la mesure   recherchée (pression, vitesse, vorticité, position du front) dans le repère   du phénomène observé, dans le cas des images, il s'agit d'extraire ces mêmes informations cinématiques à partir des données de luminance dans le repère image 2D.  Outre le fait que les quantités recherchées soient souvent des quantités différentielles  difficiles à estimer de façon fiable, cette perte de dimension (projection) et cette acquisition indirecte sont à l'origine  des principales difficultés.

Dans le cas d'images d'écoulements fluides la difficulté de ce problème de mesure se trouve renforcé en raison de l'aspect peu contrasté de ces images et de la spécificité des mouvements fluides.  Ces propriétés font que des techniques standards d'analyse du mouvement issues de la vision par ordinateur s'avèrent décevantes. Ces techniques conçues sur la base d'invariants photométriques et de mouvements rigides sont en fait inappropriées dans un tel contexte.

La définition de techniques d'analyse de mouvements spécifiques aux images de fluides constitue un vaste de domaine de recherche très prometteur. La difficulté consiste ici à intégrer des contraintes cinématiques ou dynamiques qui soient appropriées; c'est à dire qui aient du sens du point de vue de la physique du phénomène et en même temps qui soient exploitables à des fins de traitement d'images. 

A l'heure actuelle, un certain nombre d'études ont permis l'émergence de méthodes spécifiques permettant d'extraire ou d'analyser de façon appropriée les champs de vitesses instantanées d'un écoulement fluide. Il n'existe pas pour l'instant de méthodes permettant dans ce contexte de prendre en compte réellement les lois dynamiques de la mécanique des fluides. 

Nous pensons que des techniques d'assimilation de données  associées à une représentation modale du champ de vecteurs (somme fini de noyaux) et une décomposition de Helmholtz-Hodge (séparation des composantes irrotationnelle et solénoïdale)  devraient permettre de concevoir des méthodes d'estimation du champ des vitesses intégrant un modèle d'évolution temporelle. Ce problème est d'autant plus difficile que les lois dynamiques sous-jacentes sont généralement hautement non linéaires et que les entités d'intérêt à suivre sont par essence non-rigides et de grande dimension.

•	Fronts et propagation de fronts : La notion de front est étroitement liée à celle de contour, et joue un rôle considérable en traitement d'image, car elle apparaît naturellement dans la plupart des opérations de segmentation.  Au cours des années 1990, ce thème a connu un essor nouveau avec l'apparition des méthodes à base de level-set: un level-set est une courbe de niveau d'une fonction numérique  de plusieurs variables (le "potentiel"). Cette formulation possède de très nombreux avantages: des méthodes numériques stables ont été mises au point pour résoudre efficacement les équations aux dérivées partielles (souvent de type "Hamilton Jacobi") gouvernant l'évolution des fronts dans leur formulation level-set, et l'abandon de la notion de courbe ou surface paramétrée au profit de celle, plus générale, d'"ensemble de niveau" permet de résoudre élégamment les nombreux problèmes de nature topologique intervenant lors de l'évolution des fronts. Le succès des méthodes à base de level-set provient aussi du fait que l'on s'est rendu compte qu'un très grand nombre de problèmes en modélisation physique ou en traitement d'image peuvent s'écrire dans ce cadre: propagation sismiques, diagrammes de Voronoï, croissance des cristaux, combustion, reconstruction stéréo, évitement d'obstacles, calcul de cartes distances, chemins géodésiques etc. (on trouvera dans le livre classique de J. Sethian "Level set methods and fast marching methods" -2ième édition, Cambridge University Press, 1999- un exposé détaillé des nombreuses utilisations de la théorie des level-sets). La théorie des level-sets est idéale pour rendre compte de la propagation des courbes car un front, lors qu'il évolue, est susceptible de montrer des types de comportements physiques très divers: ruptures, grandes déformations, viscosité... De plus, il est possible de décrire l'évolution temporelle de fronts sur une surface, et de munir l'espace ambiant de propriétés métriques qui variant d'un point à l'autre (métrique riemannienne générale). On peut de cette manière modéliser simplement certaines propriétés intrinsèques à la surface (obstacles, propriétés de sol etc.) qui modifient la vitesse de propagation du front sur une pente. Ainsi, l'évolution temporelle de fronts typiques (coulées de boues, avalanches etc.) est susceptible de recevoir dans ce cadre une formulation particulièrement bien adaptée au thème général de l'assimilation des images qui est central dans cette proposition. Cela ouvre un thème de recherche nouveau et présentant un intérêt très général. 
Considérons par exemple un phénomène physique typique étudié dans cette proposition (avalanche, coulée, évolution d'une calotte glaciaire etc.). Ce phénomène est en général modélisé par l'évolution temporelle d'une famille de variables d'états. Soit également une image (ou une séquence d'images) d'acquisition du phénomène. On se propose d'extraire dans l'image des fronts ayant une signification physique, de simuler leur évolution temporelle dans l'image en fonction de caractéristiques issues du traitement d'image, puis de  relier certaines données géométriques associées au front à des variables d'état du modèle d'évolution physique d'un phénomène. On généralise de cette manière l'assimilation classique des données en utilisant l'information spatiale des acquisitions.
•	Mise à jour de modèle numérique de terrain (MNT): Le but de ce travail est de déterminer un modèle numérique de terrain précis à partir d'un modèle numérique de terrain grossier et d'un interférogramme RADAR possédant une résolution supérieure. Les applications possibles sont  l'amélioration de MNT imprécis soit en résolution spatiale, soit sur la précision de la mesure altimétrique, - la mise à jour de modèle numérique de terrain après un événement particulier (coulée de boue, séisme, inondations, ...). Dans certains cas, la mise à jour de MNT donne une information directe sur la variable d’état du modèle, c’est le cas pour les applications au suivi des glaciers et des calottes polaires.
La difficulté de ce travail provient du fait que les interférogrammes donnent une mesure de l'élévation du terrain mais cette mesure n'est connue qu'à modulo 2 (image de phase). L'originalité de la méthode est qu'elle ne cherche pas à lever cette ambiguïté, comme le font les méthodes dites de déroulement de la phase (problème mal posé et complexe) mais exploite le fait que l'on  peut extraire des interférogrammes des courbes d'iso-élévation du terrain malgré l'ambiguïté de la phase. Le modèle numérique de terrain est représenté sous la forme d'un graphe d'une surface déformable. Ce modèle est l'extension tridimensionnelle des méthodes de contours actifs. La surface se déforme sous l'action de forces qui imposent : (i) une régularité géométrique de la surface déformable, (ii) l’orthogonalité des gradients aux courbes d'iso-élévation extraites de l'interférogramme, (iii) l'interpolation du modèle numérique de terrain imprécis avec la surface déformable.
•	D’autres attributs images peuvent s’inscrirent dans ce cadre, mais nous nous concentrerons sur les trois directions précitées. Ainsi peut on mentionner l’analyse multi-échelle, dont les développements sont nombreux depuis plusieurs années, qui peut trouver des applications pour la gestion de modèles de résolution différentes (stratégies de nesting). De même, les techniques de vision par ordinateur visant au suivi de structures peuvent trouver une application pour l’assimilation de données pour des modèles Lagrangiens.

B2.3 Assimilation de la donnée image
Les écoulement géophysiques ont certaines particularités :
-	ce sont des phénomènes évolutifs pour lesquels la dynamique joue un rôle important . Il faudra donc avoir une connaissance précise de la condition initiale et des conditions aux limites,  si on veut reconstituer l’évolution des champs.
-	Chaque épisode est unique par exemple l’état de l’atmosphère et/ou de l’océan n’a jamais été deux fois le même. Malgré tout des propriétés statistiques (climatologie) existent.
-	Les données dont on dispose sont hétérogènes en nature qualité et densité.
Une conséquence immédiate est qu’un modèle seul est de peu d’utilité pour reconstituer un écoulement et prévoir. La même remarque s’applique aux données.
Le but de l’assimilation de données est de coupler ces sources d’information de façon à maximiser l’information globale. Une façon de le faire est fondée sur le contrôle optimal. On utilise les degrés de liberté du modèle ( condition initiale, paramètres pour minimiser l’écart entre les solutions des modèles projetés dans l’espace d’observation, et les observations. En écrivant la condition d’optimalité (Equation d’Euler-Lagrange) on met en évidence un système d’optimalité  qui contient toute l’information disponible. Dès lors on peut considérer ce système comme un modèle généralisé. Ce concept peut s’appliquer à tous les fluides géophysiques et plus généralement à tous les systèmes dynamiques n’ayant pas de solution périodique et sur lesquels on a que de l’information partielle.
L’assimilation de données a été, jusqu’ici, utilisée principalement avec des modèles Eulériens. 
L’assimilation d’images pourra  se faire dans plusieurs  voies :
•	Assimilation d'observations de variables qui ne sont pas des variables du modèle. Fondamentalement les observations satellitaires mesurent des radiances. La transformation des variables du modèle (par exemple l'humidité du sol) en éléments quantifiables de l'image nécessite l'application de plusieurs lois physiques, la transformation variable d'état du modèle en image doit être explicitée ainsi que la transformation adjointe.	- extensions du formalisme à des modèles Lagrangiens. Plusieurs cas de figures sont possibles , le plus simple est l'existence de traceurs Lagrangiens naturels ou artificiels (bouées dérivantes, icebergs, rocher dans des avalanches ou sur des glaciers) aisément identifiables et gardant les mêmes propriétés dans l'évolution temporelle, le cas plus complexe est celui pour lequel des éléments de l'écoulement (nuage, taches de pollution, vortex)  peuvent être pris comme traceurs, les interactions avec l'écoulement doivent prises en compte Les variables de contrôle et les variables d'état du modèle (condition initiale, conditions aux limites, paramètres) sont Eulériennes , la comparaison avec les observations Lagrangiennes nécessitera la construction d'un opérateur permettant la transformation Euler --> Lagrange ainsi que la transposition de l'opérateur linéarisé.
•	Observations de contours ou de la forme d'une frontière libre. C'est le cas par exemple de l'extension d'une inondation, d'une coulée de boue, d'un glacier ou d'une calotte polaire. La dynamique de cette frontière libre est un élément d'observation. On pourra prendre la forme de ce contour comme variable de contrôle du modèle et comparer avec le contour observé.  Dans ce cas des méthodes de type "optimum design" pourront être utilisée . La  mis en oeuvre nécessitera le calcul des dérivées par rapport aux frontières : c'est une opération complexe.
L’utilisation du formalisme contrôle optimal nécessitera la construction des opérateurs adjoints. Dans tous les cas on sera confronté à la construction de l’opérateur permettant de passer de la variable d’état du modèle à l’espace d’observation, quand celle-ci est une image. Ceci doit être entrepris de façon systématique. On pourra utiliser des outils de dérivation automatique ( de type TAPENADE) permettant cette fonction.

Dans tous les cas on obtiendra des systèmes d’optimalité d’une grande complexité  incluant le modèle adjoint, les adjoint des opérateurs d’observabilité et les grandes masses de données que sont les images.

Le but de ce projet n'est pas une étude exhaustive de ces problèmes : elle demanderait de nombreuses années et de nombreux chercheurs , mais de réaliser des études de faisabilité pour préparer l'avenir dans une voie qui devra être nécessairement ouverte pour une utilisation plus quantitative et plus utilitaire de l'énorme quantité d'information que contiennent les images.

B2.4 Applications

B2.4.1 Inondations
Participants :
•	INRIA : IDOPT et AIR
•	CEMAGREF Montpellier

Le Cemagref de Montpellier (UMR3S) a développé des actions sur le thème de  l'utilisation des données de télédétection dans le cadre des risques  d'inondations (connaissance de l'aléa). Ces travaux sont insérés dans des projets européens (NOAH, New Opportunities for Altimetry in Hydrology 1997-2000) et nationaux PACTES (prévision et anticipation de crues a l'aide des techniques spatiales -2000-2002), ce dernier projet rassemblant scientifiques, bureaux d'études et industriels, pour mettre à disposition des usagers les résultats de la recherche en matière d'utilisation des DOT (données d'observation de la Terre).
Pour ce qui est du Cemagref les travaux se sont basés sur plusieurs thèses. Ils concernent :

1) l'assimilation des données spatiales dans un modèle hydrologique global (modèle QdF du Cemagref) dans un cadre de prédétermination des paramètres du modèle en fonction des données spatiales (morphologie, occupation du sol et climatologie du bassin). Cf. thèses Javelle 2001, Charleux 2001. Le schéma de principe est un lien statistique entre descripteurs de l'espace bassin versant et descripteurs du régime hydrologique local.

2) la valorisation des données spatiales de plaine inondée (images d'inondation) pour définir des niveaux d'eau les plus probables; On passe ici de la tache d'eau à un instant donné (+ infos annexes) à la hauteur d'eau la plus probable (Cf. thèse de Raclot en cours) selon un découpage de la plaine en casiers hydrauliques; On cherche le "coeur cohérent" des informations de niveaux. En validation et accompagnement de ce travail, une modélisation hydraulique plus classique (modèles MAGE 1D + casiers du Cemagref) est en cours sur la Moselle (Cf équipe de JB Faure  au Cemagref de Lyon) pour définir hauteur et débits en tout point d'un maillage hydraulique, puis par un algorithme dit de "spatialisation", pour  transformer ces données  en hauteurs d'eau.
On trouve ici un cas de mise en oeuvre de deux modèles : direct par spatialisation (hauteur -> taches d'eau) et inverse (tache d'eau -> hauteur) , mais les algorithmes sont complètement différents dans leur conception , leur structuration et leur mise en oeuvre.
Le modèle direct utilise (actuellement) la modélisation MAGE 1D + casiers et a donc une structuration de plaine hydraulique en deux ensembles : 
- une zone centrale à grille irrégulière où sont définis les niveaux et vitesses en tout point. La spatialisation consiste simplement à séparer pixels en eau et pixels secs.
- une zone externe à casiers hydrauliques interconnectés, où le dessin de la tache d'eau est calculé pour chaque cote spécifique.
Le modèle inverse utilise une structuration complète de la plaine en casiers, même sur le centre de la plaine;
Les informations de télédétection (données image) concernent les limites en eau de l'inondation (on est donc ici proche de l'inversion directe du travail précédent) mais aussi des informations internes à la plaine (objets immergés, objets submergés) , avec leur degré de précision, et un schéma de contraintes (lois de comportement) entre cotes voisines basé sur les directions d'écoulement des eaux.

La présentation du projet en 4 blocs de données disponibles  (mesures, occurrence, lois physiques ou de comportement, images) et le fait que la solution doive venir d'un mélange raisonnable et raisonné est tout à fait conforme à nos démarches.
Nous avons essayé de formaliser ces démarches en collaboration avec des spécialistes de techniques mathématiques (projet européen REVIGIS, sur la révision des informations dans les SIG) avec plusieurs  universités  dont Marseille, Toulon, Toulouse, Keele (GB), Pise (I).
On en vient à des conclusions sur la nécessité de s'intéresser à des modélisations inverses, faisant intervenir les notions de flou (mesures incertaines, imprécises, incomplètes, ce qui est le lot commun des données issues de la télédétection). Une  thèse utilisant des données images satellites de zones inondées est en démarrage au Cemagref de Montpellier.

B2.4.2 Calottes polaires et glaciers

Participants : 
•	INRIA : IDOPT, AIR
•	LGGE

Dans l'évolution des calottes polaires, l'échelle de temps typique est de plusieurs milliers d'années. La variable d'état est l'épaisseur de glace, mais il n'est possible de mesurer que l'épaisseur actuelle et nous ne disposons donc que d'un seul point temporel. D'une part cela limite les interprétations que l'on peut faire des observations actuelles, d'autre part cela rend peu fiables les projections pour le futur.

Il existe cependant des informations sur les états passés des calottes glaciaires. Il s'agit en particulier des moraines qui permettent d'en retracer les limites pour différentes époques. L'application que nous désirons développer dans le cadre de cette ACI est justement d'utiliser à la fois les données d'extension de calottes fournies par la géomorphologie et le modèle de calotte polaire développé au LGGE. Ce modèle, basé sur la résolution d'équations aux dérivées partielles, permet de simuler l'évolution de calottes polaires en réponse à un forçage climatique (assez mal connu). L'intérêt de cette approche serait à la fois de reconstituer les calottes au cours du passé (100 000 ans) mais aussi d'affiner nos connaissances sur le forçage climatique lui-même ce qui est d'un grand intérêt en terme de paléoclimatologie.

A plus long terme d'autres applications de ce type d'approche peuvent être envisagées : interprétation des échos radars dans la glace (ces échos sont en quelque sorte la matérialisation de traceurs Lagrangiens), évolution des glaciers dont on connait la position du front au cours du temps.

B2.4.3 Assimilation d'images en modélisation des avalanches et des coulées de boue en montagne

Intervenants :
•	INRIA : IDOPT, AIR, VISTA
•	ISPL-CETP
•	CEMAGREF Grenoble
•	LEGI

La prévention des risques en montagne, des avalanches aux coulées de boue, passe par des simulations numériques de plus en plus poussées. Ces dernières mettent en oeuvre des lois de comportement de matériaux complexes, comme les fluides à seuil ou les écoulements granulaires, ainsi que des méthodes numériques délicates : volumes ou éléments finis dans un cadre dynamique, maillages adaptatifs. Les essais peuvent être faits avec la montagne seule, ou en présence d'ouvrages d'art virtuels, dont on cherche à ajuster la position.

L'assimilation de données, présentée précédemment, sera développée ici pour des problèmes de fluides non-newtoniens. Les applications envisagées concernent la gestion des risques relatifs aux dynamique des coulées de boue (laves torrentielles)  et aux avalanches denses en montagne.

En s'appuyant sur les progrès récents en modélisation des écoulements non-newtoniens,  nous contribuerons à répondre à des questions du type :

-  quel étaient les caractéristiques de la boue, connaissant le dépôt final de la coulée ?
-  quel est le bon hydrogramme (condition initiales et aux bords) à imposer pour simuler la dynamique de la coulée ?

Ce type de problèmes comporte deux difficultés majeures :
i) contourner les difficultés numériques apparaissant lors de la simulation d'un écoulement de fluide non-newtonien viscoplastique avec surface libre (capture du front, front sec,...); 
ii) identifier les paramètres non accessibles directement (conditions initiales, paramètres du matériau) nécessaires pour produire une simulation de ce type de phénomènes.
   
En effet, la  simulation directe seule ne permet pas de restituer la complexité de ces phénomènes naturels : un certain nombre de paramètres des matériaux (boues, neige ou glace), ne sont souvent connus qu'avec peu de précision, et conduisent alors les utilisateurs à un ajustage empirique mais rendu nécessaire de ces paramètres : le concept même de prévision s'en trouvant dénaturé.

L'assimilation de données apporte alors à cette situation une solution conceptuellement satisfaisante, et également d'un très grand intérêt pratique. Ainsi, des observations par satellites ou par avion permettent de connaître la topographie et la hauteur de boue après une coulée. Actuellement, la résolution du maillage au sol est de l'ordre d'un mètre, avec une erreur de l'ordre du centimètre sur les hauteur.

Il devient alors possible d'évaluer les données manquantes – conditions initiales et/ou paramètres du matériau - puis, en s'appuyant sur ces données, de bâtir une simulation et une prévision réaliste du phénomène en respectant sa complexité.

Du point de vue logiciel, l'assimilation de données pour le contrôle optimal nécessite de développer un modèle adjoint, dont la complexité est sensiblement la même que celle du modèle initial. Du point de vue des calculs, le processus d'assimilation nécessite plusieurs (quelques dizaines) intégrations du modèle et du modèle adjoint. Ces calculs mettent en oeuvre des lois de comportement de matériaux complexes, comme les fluides à seuil ou des écoulements granulaires, ainsi que des méthodes numériques délicates : éléments finis ou spectraux dans un cadre dynamique, maillages adaptatifs. Les systèmes d'équations obtenus sont non-linéaires et de très grande taille (de 50 000 à plusieurs millions d'inconnues).

Du point de vue des données, la dynamique du phénomène ne peut être observée et mesurée que pour des évènements déclenchés artificiellement et ce, sur un site instrumenté. En général, seules les hauteurs de dépôts après arrêt de l'écoulement sont actuellement observables, par exemple par mesure sur le terrain ou par avion. Nous reconnaissons là un problème inverse, conduisant à l'identification des  conditions  initiales : le volume et la distribution de boue (ou de neige) initialement mis en mouvement. L'acquisition et l'assimilation de données dynamiques, c'est-à-dire échantillonnées pendant les évènements, sont actuellement délicates du fait de la rapidité des phénomènes. Cet aspect sera cependant également abordé dans ce projet. 

Enfin, citons, à plus long terme, une approche de type optimisation de forme permettait d'optimiser des ouvrages d'art (digues, plaques déviatrices, par exemple), afin de garantir que certaines zones sont préservées.

B2.4.4 Océanographie
Participants : 
•	INRIA IDOPT, AIR
•	 LEGI
L’océanographie opérationnelle connaît actuellement un essor très important ; en France à travers le projet MERCATOR ; au niveau européen avec les projets DIADEM, TOPAZ et MERSEA ; sur le plan international avec l’expérience GODAE (Global Ocean Data Assimilation Experiment).
Les données habituellement assimilées dans les modèles d’océan sont principalement de deux types : données obtenues grâce aux satellites comme la hauteur de la mer (satellites franco-américains Topex-Poseidon, Jason), la température de surface (projet NASA Pathfinder), la salinité de surface (mission SMOS en préparation) ou données mesurées in situ par des bouées (par exemple le projet ARGO) comme la température et la salinité de l’eau de mer (ce deuxième type de données restant très limité en nombre).
Par ailleurs, de nombreuses d’observations de l’océan sous forme de données images sont disponibles. Parmi les applications possibles on peut citer les deux aspects suivants :
•	images de la couleur de l’océan qui témoignent des zones de production biologique (cf  travaux réalisés au LEGI dans le cadre du projet européen DIADEM, thèse de Léo Berline au LEGI, en cours). En modélisation couplée océan-biogéochimie, cette information est primordiale et est actuellement uniquement utilisée à des fins de validation uniquement.
•	images d’évolution de polluants (par exemple une nappe de pétrole). Il s’agit ici d’un problème  de simulation très complexe car la dispersion de polluants met en jeu des phénomènes chimiques très difficiles à modéliser. La prise en compte dans un processus d’assimilation de cette donnée peut donc potentiellement permettre d’améliorer la prévision de l’évolution de ces nappes.

B2.4.5 Nappes tourbillonaires : suivi de vorticité à partir de séquences d'images
Participants : 
•	INRIA VISTA
•	CEMAGREF Rennes

L'analyse de séquences d'images montrant des écoulements fluides est un problème central dans un certain nombre de domaines tels que les sciences environnementales (météorologie, océanographie, climatologie), la visualisation en mécanique des fluides expérimentale (aéro- ou hydro-dynamique) ou encore l'imagerie médicale (étude d'écoulements de bio-fluides). Dans tous ces domaines, il peut s'agir d'estimer à partir de ces images des champs de  vitesses instantanées de l'écoulement visualisé ou de suivre dans le temps des structures cohérentes de l'écoulement (structures tourbillonnaires, vortex, puits/source, fonctions de potentiel associées).

Le suivi de l'état d'un système gouverné par des lois physiques et le couplage avec des observations instantanées extraites des images constitue un axe de recherches très prometteur. Ce type d'études vise d'une  part à enrichir les méthodes d'estimation (gain en robustesse et en précision) et d'autre part à permettre un suivi effectif de l'état du système d'intérêt.   

Un des problèmes abordés dans le cadre de cette application consisterait à suivre  dans le temps la vorticité d'un écoulement.  Le suivi de structures tourbillonnaires constitue en effet un problème primordial en mécanique des fluides expérimentale dans la mesure où d'une part, il est maintenant  reconnu que les tourbillons constituent la clé de voûte de la dynamique d'un fluide, et d'autre part qu'ils sont responsables des transferts des grandeurs scalaires (particules, température, ...) au sein de l'écoulement. La maîtrise d'un scalaire d'intérêt dépend  par conséquent de la maîtrise de ces structures tourbillonnaires. À des fins de contrôle, il apparaît donc indispensable de se doter de méthodes spécialisées capables de suivre de façon fiable la vorticité d'un écoulement. 

L'objet de cet axe d'étude consisterait à reconstituer l'état d'un système vitesse/vorticité à partir de la formulation vorticité-vitesse des équations de Navier-Stokes et de mesures instantanées de vitesse et de vorticité extraites d'un couple d'images. Outre le fait de reconstruire les trajectoires du système d'intérêt, une telle démarche devrait permettre, comme nous l'avons souligné auparavant, de proposer des méthodes d'estimation de champs de vitesses intégrant un modèle d'évolution temporelle de  la solution. L'intégration de ce type de modèle devrait conduire à un gain considérable en robustesse et rapidité de calcul dans la mesure où il fournit une prédiction adéquate de la solution (ou d'une partie de la solution) d'un problème d'optimisation en général non convexe. Deux instances de ce type de méthodes pourraient être considérées. La première s'appuierait sur un estimateur incrémental de  champs denses, dédié aux écoulements fluides. 
La structure incrémentale de cet estimateur autorise de facto l'intégration d'une prédiction éventuellement incomplète de la solution. La seconde,  serait bâtie sur la base des méthodes dites à  « particule de vortex » développée dans le cadre de la simulation numérique d'écoulements fluides.  La dynamique de ces  particules qui réalisent une approximation de la  vorticité est alors régie par l'équation  vorticité-vitesse de Navier-Stokes, tandis qu'un champ instantané de vitesse, estimé à partir d'un couple d'images définirait l'observation de notre système.

Deux champs d'application de ces méthodes seraient à envisager. Le premier regroupe les séquences d'images d'écoulements naturels (atmosphère, courant marin,...). Le second concerne des séquences d'écoulements expérimentaux contrôlés de type: couches de mélanges planes turbulentes (écoulement 2D en moyenne). Cet écoulement constitue un écoulement générique impliqué dans les  techniques de protection localisée qui visent à  canaliser les particules d'une zone polluée  afin de protéger une zone propre.  Cette démarche permet, en matière de lutte contre la contamination aéroportée (industries agro-alimentaires, milieu hospitalier, industries pharmaceutiques, industries électroniques...), de développer des techniques de protection conjointement ultra-propres et localisées dans l'espace.

Concernant les séquences météorologique, il pourrait s'agir dans le cas le plus complexe de recouvrer l'évolution d'une série  de systèmes vorticité/vitesse organisée sur une succession de couches atmosphériques à différentes altitudes. 

B3 – Résultats attendus : 
On détaillera l’échéancier des résultats et réalisations intermédiaires et finaux attendus. On précisera les risques scientifiques qui seront pris. On discutera de l’impact potentiel de ce projet sur les scènes européenne et internationale
A détailler, quand le texte précédent sera plus abouti
Impacts scientifiques et techniques
Les résultats scientifiques attendus du projet ASSIMAGE concernent en premier lieu la définition de méthodes permettant d’utiliser les données images dans des modèles de simulation géophysiques, par le biais des techniques d’assimilation de données. Ces techniques permettent de réunir dans un système optimal les données d’observation, les modèles physiques et l’information statistique que l’on peut avoir sur les observations et sur l’état du système. Le principal débouché scientifique du projet concerne d’une part l’extension des techniques d’assimilation de données à des données structurées, issues de l’analyse d’images, et d’autre part la définition d’opérateurs permettant l’extraction d’information signifiante depuis les images. De même, on s’attend à un impact sur les méthodologies utilisées en analyse d’image, par une meilleure prise en compte des lois d’évolution physique, au lieu de l’utilisation de lois de conservation portant sur l’espace d’observation image (exemple : conservation de la luminance pour l’analyse du mouvement), bien souvent sans réelle justification physique. 
En dehors de ces résultats, qui concernent chacun des deux domaines individuellement, un résultat majeur sera l’établissement d’une collaboration multidisciplinaire (assimilation de données, traitement d’images, modélisation géophysique) qui permettra d’obtenir des avancées significatives pour chacune des applications, les modèles concernés étant alors opérés avec un jeu de données plus riche que les observations directes. Les gains attendus concernent notamment une meilleure précision de la modélisation, une moindre erreur de prévision. Les résultats auront par ailleurs des impacts potentiels aussi bien sur le domaine du traitement d’images (souci de prendre en compte la physique des phénomènes observés, ce constat étant par ailleurs valide aussi pour la synthèse d’images animées), sur la modélisation géophysique (développement de modèles permettant la prise en compte de l’information image, notamment l’assimilation de traceurs Lagrangiens). Les conséquences des résultats sont par ailleurs susceptibles d’avoir un impact sur d’autres domaines, bien que ceci ne soit pas étudié par le projet ASSIMAGE. Par exemple, la définition des instruments futurs peut prendre en compte la capacité des mesures à être assimilées.   
Au delà de ces aspects strictement scientifiques, un résultat central du projet ASSIMAGE est lié au fait que la définition de méthodologies d’assimilation de la donnée image ouvre une nouveau champ d’application à celles-ci. En effet, la donnée image représente une quantité gigantesque de données, et cette quantité est appelée à croître, en raison du développement prévisible des satellites d’observation de la terre. Les techniques d’assimilation d’images développées sont suffisamment génériques pour trouver des applications non restreinte au cycle de l’eau, comme par exemple les mesures atmosphériques ; par ailleurs les techniques d’assimilation peuvent être utilisées avec des données récentes et futures, à fin de prévision, mais aussi avec des données historiques, à fin de réanalyse. On voit donc que mes techniques qui seront développées par le projet ASSIMAGE permettent de définir un cadre d’utilisation efficace des données d’observation de la terre, permettant ainsi d’une part des progrès en modélisation géophysique (par l’exploitation de cette grande richesse de données) et d’autre part un retour sur l’investissement considérable qu’a représenté la mise au point des capteurs embarqués sur satellite. Ces avancées espérées figurent notamment parmi les motivations de l’initiative européenne GMES (Global Monitoring of Environment and Security), qui vise à une meilleure surveillance de l’environnement, par le biais notamment d’une meilleure exploitation des données d’observation de la terre. 
L’observation de la terre n’est pas la seule source de données images volumineuses, qui permettent l’observation de l’évolution temporelle d’un phénomène selon des lois physiques plus ou moins bien connues. D’autres domaines sont susceptibles d’appliquer la démarche du projet ASSIMAGE, en particulier l’imagerie médicale.
Echéancier
Les travaux s’étaleront sur trois ans et se concentreront aussi bien sur les axes de recherche horizontaux (fonctions d’observation image et assimilation de la donnée image), que sur les axes verticaux (application à un domaine spécifique de simulation géophysique). Ils seront pratiquement mis en œuvre par :
•	Des collaborations entre les différentes équipes du projet, que ce soit en traitement d’image (INRIA, projets AIR2 et VISTA), en assimilation (INRIA, projet IDOPT), en modélisation (CEMAGREF, LEGI, LGGE).
•	Des thèses de doctorat, co-encadrées par au moins deux de ces équipes.
•	Le développement d’une plate-forme de développement logiciel visant à utiliser de manière générique les différents opérateurs d’observation image et les méthodes d’assimilation de donnée : le financement d’un ingénieur expert est demandé dans ce but.
•	Des actions de diffusion de la démarche et des résultats, et en particulier l’organisation d’un colloque international dont le projet est donné en annexe à cette section.
Les recherches menées dans les axes horizontaux sont des recherches amont, dont les résultats seront utilisés par chacun des axes applicatifs. Des résultats intermédiaires doivent donc être obtenus suffisamment tôt afin de débuter les applications. La méthodologie consistera à :
•	Définition des attributs images d’intérêt pour les modèles de simulation géophysique : cette phase d’analyse des besoins s’étalera sur les trois premiers mois du projet, et se fera en collaboration par toutes les équipes du consortium : les équipes de modélisation, qui ont la connaissance des modèles et des moyens d’observation, définissent leurs attentes, en fonction de l’état de l’art en traitement d’image et en assimilation de données. Les méthodes de traitement d’images seront alors spécifiées, ainsi que les procédures d’assimilation de données, et les modifications à apporter aux modèles (par exemple, si on se dirige vers l’assimilation de traceurs Lagrangiens).
•	Cette phase initiale est suivie d’une phase de recherche horizontale, visant à définir de manière générique :
o	Les fonctions d’observation image (fronts, mise à jour de MNT, vorticité),
o	Les procédures d’assimilation de ces observations, en conjonction avec les mesures directes des variables d’état,
o	Les impacts sur les modèles.
Cette phase de recherche fondamentale constitue le cœur du projet, et durera la majeure partie de son exécution. Néanmoins, les résultats intermédiaires seront utilisées dès leur disponibilité pour les différentes applications. 
•	Application des méthodes ainsi définies pour les différents sujets identifiés : inondations, coulées de boue et avalanches, glaciers et calottes polaires, océanographie, nappes tourbillonnaires. Outre la mise en œuvre proprement dite de la méthodologie, la validation de l’approche et le chiffrage de l’apport de l’information image sera fait, principalement en terme de qualité de la simulation géophysique.

Annexe : Projet de Symposium international 

INTERNATIONAL SYMPOSIUM

MODELS AND DATA FOR WATER CYCLE PREDICTIONS:

A  PROJECT

Grenoble ,   2005( first semester)

RATIONALE

The water cycle plays a major role in the human activity. Its various components:
		- Atmosphere
		- Ocean
		- Continental water  
		- Ice caps and glaciers
 have some common features:
-	they are governed by non linear laws, therefore there are interactions between the various scales of the flows ranging from centuries to minutes. 
-	Any episode is unique. Therefore  a model cannot be validated by duplicating an experiment. The quality of a model has to be estimated by its capacity to predict the evolution of the flow.
-	Source of information are multiple and  heterogeneous in nature, quality and density
o	Mathematical information provided by the governing equations 
o	Statistical information estimated from past events
o	Physical information from remote and in-situ observations
o	Graphical information on the shape of the fields issued from space observation.
-	All the components of the cycle are linked together. Boundary conditions have to be provided to any of isolated component of the cycle.
All these basic facts should be taken into account to carry out a prediction. For this purpose all the available sources of information should be linked in an optimal and efficient way.
Data assimilation methods applied mainly to meteorology and oceanography have known a dramatic development during these two last decades, it should be supported and extended to the other components of the field.
An example is the prediction of floods. To expect to achieve an operational stage if will be necessary to link together : 
	- Atmospheric models
	- Hydrologic models
- Hydraulics models
- Infiltration models
- Oceanic models for estuaries
And all the associated observations : measurements and/or images. It is clear that the goal will not be achieved without a joint approach of the models and of the methods to be used. 

The purpose of this symposium is to bring together the specialists of the aforementioned fields to share their experience and to define the contours of unified approach permitting to facilitate the construction of links between the components of the water cycle and the associated models and data. 

MAIN THEMES

-	Methods of data assimilation for the components of the water cycle
-	Sensitivity studies and uncertainties propagation
-	Assimilation of images
-	Space observation
-	Parameterisation and inverse models
-	Appropriateness of data and models
-	Optimisation of observation systems
-	Coupling scales in time and space

  ASSOCIATED INSTITUTIONS ( potential)

-	WMO
-	ESA
-	NASA
-	Russian Academy of Sciences
-	Chinese Academy of Sciences
-	MIT ( USA)
-	FSU( USA)
-	CNRS, INSU
-	CEMAGREF
-	IFREMER
-	SHOM
-	IRD
-	MétéoFrance
-	INRIA
-	CNES
-	Université Joseph Fourier, INPG, IMAG, ( Grenoble, France) 

PROVISIONAL SECRETARY

		François-Xavier Le Dimet
		LMC-IMAG
		Université Joseph Fourier
		38041 Grenoble cedex 09 ( France)
		
		Ph +33 (0)4 76 51 46 75
		Fax +33 (0)4 76 63 12 63
		ledimet@imag.fr

B4 – Summary (in English) : (1 to 2 pages)
Le Conseil Scientifique pourra solliciter des experts non francophones auxquels sera envoyé l’ensemble des documents. Le présent résumé, entièrement rédigé en anglais, visera à fournir une présentation synthétique de l’ensemble du projet.

Forecasting the evolution of a geophysical fluid requires to use all the available information :
-	mathematical information included in the models governing the flow,
-	physical information provided by observations,
-	statistical information when  available.
During these last decades a large amount of information has been provided by images but this information has been used mainly in a qualitative way; At the present  time a  large scientific community is devoted to imagery . The purpose of this proposal is to make the link between these communities and to propose methods for the assimilation of images in mathematical models governed by partial differential equations.
Predicting the evolution of a geophysical flows is an important issue. They  bear some peculiarity :
	-they are non-linear a direct consequence is the existence of interactions between the scales. Numerical models will be discretised and therefore the sub-grid process and their interactions will have to be parameterised thanks to the introduction of parameters which should be identified. Another consequence of this non-linearity is that only local results ( i.e. in the vicinity of a situation) can be expected. The context will be provided by data.
-	they are non-closed i.e. a single flow cannot be isolated  the atmosphere has interactions with the ocean and the continental waters,….. As a consequence this interactions will have to be represented into numerical models
-	each episode is unique : for real geophysical flow there is no stationary or periodic solution therefore the prediction will have to take into account the local character.
A direct consequence is that a model is not sufficient to carry out a prediction, On the same token the best prediction which can be achieved with data and only data is persistency. Therefore a basic problem will be to achieve the fusion between mathematical information (the model)  and physical information (the data) . A way to do that is based on optimal control and was proposed by the applicants of this project (Le Dimet, Talagrand, 86) this approach has been successfully applied in operational meteorology at ECMWF and Météo-France it is also applied in large oceanic programs such that MERCATOR. In this approach the basic ingredients are : a state variable describing the evolution of the flow, a mathematical model depending on the state variable and some unknown input used as control variable (e.g. the initial and/or the boundary conditions of the model), the discrepancy between observations and  the solution of the model is estimated by a so-called cost-function. The optimal inputs of the model are those minimizing the cost function. 
The necessary condition for optimality (the Euler-Lagrange equation) includes an adjoint model contains all the available information: it can be considered as a generalized model.
Until know only direct measurement has been included or measurement of quantities such that it exists a physical law linking the observation and the state variable.
For geophysical flows space observation is a source of  dramatic quantity of information, most of the time there is not a direct measurement of the geophysical variables, therefore the use of this information is difficult . If a method of data assimilation is based on optimal control then the comparison between the solutions of the model and observation is carried out in the space of observation. Two approaches can be considered	:
-	use the model to extract some Lagrangian quantities (e.g. cloud or vortex tracking) and assimilate Lagrangian observation into an Eulerian model. A difficulty will come from these transform., Front tracking will be also used.
-	Construct an operator transforming the state variable into images then carry out the comparison into this space. For using optimal control formalism this transform will have to be derived and transposed to determine its adjoint.
The applicants have chosen a broad spectrum of application in order to cover several geophysical fields :
-	floods with space images on the extend of the flood,
-	oceanography with images of  the colour of the ocean,
-	snow avalanches and mud flows with movies,
-	oceanic and atmospheric vortices with  satellite imagery,
-	glacier and polar caps with satellite imagery.,
-	application to industrial flows. 
The proposal addresses a very general and important problem therefore an important effort will be devoted to the diffusion of the results.

C – Moyens financiers et humains demandés par chaque équipe

Comme indiqué dans les tableaux ci-dessous, on distinguera
- les financements via le Fonds National pour la Science qui peuvent inclure
* du fonctionnement 
* de l’équipement
* des mois de personnel temporaire (CDD) pour un montant ne pouvant excéder 50% du financement total attribué. La durée du ou des contrat(s) prévus, qui ne peuvent excéder 24 mois chacun, sera précisée.
	- les moyens demandés aux organismes de recherche qui peuvent inclure
* des postes de post-doc 
* des demandes de délégation ou détachement pour des enseignants-chercheurs
* des accueils de chercheurs étrangers
- les demandes d’allocations de recherche

Les diverses possibilités concernant l’attribution de moyens pour recruter ou accueillir des personnels seront globalement très limitées pour l’ensemble des ACI. Leurs demandes devront donc être particulièrement justifiées. Si les bénéficiaires de ces demandes sont connus ou pressentis, les CV correspondants  seront  joints à la présente demande.

Dans le cas des moyens alloués par les organismes, il n’est pas nécessaire de préciser à quel organisme (CNRS ou INRIA) ces moyens seront demandés, sauf cas particulier à expliciter. Ces moyens seront en effet répartis globalement au niveau de l’ACI, en tenant compte bien sûr des règles et contraintes propres à chaque organisme.

On présentera une justification scientifique des moyens demandés pour chacune des équipes impliquées dans le projet.

C1 - Demandes effectuées dans le cadre de l’ACI pour le présent projet :

Nom de l’équipe ou du laboratoire : INRIA/ équipes AIR2, IDOPT, VISTA

Moyens demandés dans le cadre de la présente ACI (en K€ TTC) :

Financements via le Fonds National de la Science :

	2003	2004	2005	Total 	
Equipement	 30 k€	 30k€	 30k€	 90 k€	
Fonctionnement (dont CDD décrits ci-dessous)	 30k€	 78k€	 78k€	 186k€	
Total / année	 60k€	108k€	108k€	276k€	

Dépenses de personnels (CDD) :
Nature de l’emploi (post-doc, ingénieur, assistant-ingénieur,…)	Ingénieur expert	
Durée de l’emploi (en mois)	24 (2004-2005)	
Coût total de l’emploi	96k€	

Financements via les organismes de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre de post-docs (préciser pour chaque demande la durée en mois)	 	 	 1 (12 mois)	 1	
Nombre d’accueils de chercheurs étrangers (préciser pour chaque demande la durée en mois)	 	 	 	 	
Nombre d’accueils en délégations ou détachements	1 (Mr Etienne Huot)	1 (Mr Etienne Huot)		2	

Allocations de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre d’allocations de recherche débutant en :	 2	1	 	3	

Justifications scientifiques de l’ensemble des demandes :
•	Equipement : achat de machines et de données (en particulier données image) nécessaires à l’étude.
•	Fonctionnement : en plus de l’emploi de CDD, les demandes concernent les frais de fonctionnement de laboratoires, des indemnités de stage et les missions liées aux échanges scientifiques, aux présentations dans des conférences internationales pour assurer la dissémination des résultats. 
•	Ingénieur expert : ce travail scientifique commun devra, pour une exploitation optimale par les partenaires, être intégré dans une plate-forme de développement, comprenant notamment des interfaces de visualisation des résultats. Ces développements sont indispensables pour que les résultats aient un impact sur les communautés scientifiques des différentes applications.
•	Délégation : Mr Etienne Huot, actuellement maître de conférences à l’IPSL/CETP, Université de Versailles-Saint Quentin, demande sa délégation à l’INRIA, équipe AIR2, pour étudier les opérateurs d’observation image (fronts et mise à jour de MNT), et pour coordonner les applications inondations, calottes polaires et glaciers, avalanches et coulées de boue.
•	Allocations de recherche : 
o	Une thèse au sein de l’équipe AIR2, en collaboration avec IDOPT et les partenaires de chacune des applications concernées, sur les opérateurs d’observation image (fronts). Le candidat est Mr Aymeric PIERRE, ESIEE/DEA IFA (Informatique Fondamentale et Applications), filière Traitement et Analyse d’Images, Université de Marne La Vallée, école doctorale ICMS (Information Communication Modélisation Simulation).
o	Une thèse au sein de l’équipe IDOPT, débutant en 2004, en collaboration avec le CEMAGREF Grenoble.
o	Une thèse au sein de l’équipe VISTA, en collaboration avec le CEMAGREF Rennes, sur les opérateurs d’observation image pour les nappes tourbillonaires. La candidate est Mme Anne CUZOL, Ensai/DEA mathématiques à l’université Rennes-1, école doctorale MATISSE.

Nom de l’équipe ou du laboratoire : CEMAGREF Grenoble

Moyens demandés dans le cadre de la présente ACI (en K€ TTC) :

Financements via le Fonds National de la Science :

	2003	2004	2005	Total 	
Equipement	 5k€	5k€	5k€	15k€	
Fonctionnement (dont CDD décrits ci-dessous)	 15k€	15k€	15k€	45k€	
Total / année	20k€	20k€	20k€	60k€	

Dépenses de personnels (CDD) :
Nature de l’emploi (post-doc, ingénieur, assistant-ingénieur,…)		
Durée de l’emploi (en mois)		
Coût total de l’emploi		

Financements via les organismes de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre de post-docs (préciser pour chaque demande la durée en mois)	 	 	 	 	
Nombre d’accueils de chercheurs étrangers (préciser pour chaque demande la durée en mois)	 	 	 	 	
Nombre d’accueils en délégations ou détachements					

Allocations de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre d’allocations de recherche débutant en :	 	 	 	 	

Justifications scientifiques de l’ensemble des demandes :
Equipement : poste de travail et stockage de données
Fonctionnement : 
•	Stage : 7k€
•	Missions 3k€
•	Achat de données 5k€

Nom de l’équipe ou du laboratoire : CEMAGREF Montpellier (équipe UMR3S)

Moyens demandés dans le cadre de la présente ACI (en K€ TTC) :

Financements via le Fonds National de la Science :

	2003	2004	2005	Total 	
Equipement	 12k€	 12k€	 12k€	 36k€	
Fonctionnement (dont CDD décrits ci-dessous)	 12k€	 21k€	 21k€	 54k€	
Total / année	 24k€	 33k€	 33k€	 90k€	

Dépenses de personnels (CDD) :
Nature de l’emploi (post-doc, ingénieur, assistant-ingénieur,…)		
Durée de l’emploi (en mois)		
Coût total de l’emploi		

Financements via les organismes de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre de post-docs (préciser pour chaque demande la durée en mois)	 	 1/2 (6 mois, répartis sur 2004 et 2005)	 	 	
Nombre d’accueils de chercheurs étrangers (préciser pour chaque demande la durée en mois)	 	 	 	 	
Nombre d’accueils en délégations ou détachements					

Allocations de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre d’allocations de recherche débutant en :	 1 (PM)	 	 	 1	

Justifications scientifiques de l’ensemble des demandes :

1-	Équipement :  
•	achat d’imagerie satellitale à très haute résolution spatiale  (type ILKONOS, SPOT5 ou Quickbird).     3 images à 8 k€ réparties su 3 ans soit 8 K€ / an
•	matériel informatique + matériel de mesures de terrain 4k€ /an
					total 12 k€ /an

2- Fonctionnement :
•	 Missions de terrain : 5 missions /  an à 800 euros soit 4 k€ / an
•	 un stagiaire par an de type DEA ou Mastère : 2 k€ / an
•	 Déplacements (réunions, congrès) : 1,5 kEuro/an
•	 Consommable informatique : 2 kEuro/an
•	 Charges de site** : 2,5 kEuro/an
       				TOTAL : 12 kEuro/an

+ 1/2 post doc  reparti sur les ans 2 et 3 du projet (9 k€ par an)

** Les charges de site comprennent le coût d'un bureau équipé pour 1 DR, 1 ingénieur et un thésard 
 (Cemagref). Les charges de site pour le technicien de la recherche ne sont pas prises en compte.

PM : une thèse en démarrage au Cemagref (prévision fin 2003), financement acquis pour la bourse 

Nom de l’équipe ou du laboratoire : CEMAGREF Rennes

Moyens demandés dans le cadre de la présente ACI (en K€ TTC) :

Financements via le Fonds National de la Science :

	2003	2004	2005	Total 	
Equipement	 5k€	 5k€	 5k€	 15k€	
Fonctionnement (dont CDD décrits ci-dessous)	 15k€	 15k€	 15k€	 45k€	
Total / année	 20k€	 20k€	 20k€	 60k€	

Dépenses de personnels (CDD) :
Nature de l’emploi (post-doc, ingénieur, assistant-ingénieur,…)		
Durée de l’emploi (en mois)		
Coût total de l’emploi		

Financements via les organismes de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre de post-docs (préciser pour chaque demande la durée en mois)	 	 	 	 	
Nombre d’accueils de chercheurs étrangers (préciser pour chaque demande la durée en mois)	 	 	 	 	
Nombre d’accueils en délégations ou détachements					

Allocations de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre d’allocations de recherche débutant en :	 	 	 	 	

Justifications scientifiques de l’ensemble des demandes :

1- Equipement :  Matériel informatique dont de sauvegarde des données : 5 kEuros/an

2- Fonctionnement :

•	Fonctionnement Soufflerie : 500 Euro/j x 20j = 10 kEuro/an
•	Frais de laboratoire : 1 kEuro/an
•	Déplacements (réunions, congrès) : 1,6 kEuro/an
•	Charges de site** : 2,4 kEuro/an
       TOTAL : 15 kEuro/an

** Les charges de site comprennent le coût d'un bureau équipé pour :
•	2 CR et 1 IR, à respectivement 15% 10% et 5% par an, soit 0,9 kEuro/an
•	1/2 Thésarde (collaboration Cemagref-INRIA/Equipe VISTA) à 100% par an, soit 1,5 kEuro/an
            Les charges de site pour le technicien de la recherche ne sont pas prises en compte.

Nom de l’équipe ou du laboratoire : LEGI

Moyens demandés dans le cadre de la présente ACI (en K€ TTC) :

Financements via le Fonds National de la Science :

	2003	2004	2005	Total 	
Equipement	 7 k€	7 k€ 	7 k€ 	21 k€ 	
Fonctionnement (dont CDD décrits ci-dessous)	 15 k€	15 k€ 	15 k€ 	45 k€ 	
Total / année	 22 k€	 22 k€	 22 k€	 66 k€	

Dépenses de personnels (CDD) :
Nature de l’emploi (post-doc, ingénieur, assistant-ingénieur,…)		
Durée de l’emploi (en mois)		
Coût total de l’emploi		

Financements via les organismes de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre de post-docs (préciser pour chaque demande la durée en mois)	 	 	 	 	
Nombre d’accueils de chercheurs étrangers (préciser pour chaque demande la durée en mois)	 	 	 	 	
Nombre d’accueils en délégations ou détachements					

Allocations de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre d’allocations de recherche débutant en :	 	 	 	 	

Justifications scientifiques de l’ensemble des demandes :

Equipement:  - jouvence et maintenance informatique   : 7 Keuros/an
Fonctionnement: - secrétariat, téléphone, fournitures : 3 Keuros/an
                - missions en France et en Europe     : 5 Keuros/an
                - frais de publications               : 1 Keuros/an
                - acquisition de données-images       : 6 Keuros/an
                  (couleur de l'eau)

Nom de l’équipe ou du laboratoire : LGGE

Moyens demandés dans le cadre de la présente ACI (en K€ TTC) :

Financements via le Fonds National de la Science :

	2003	2004	2005	Total 	
Equipement	 5k€	 5k€	 5k€	 15k€	
Fonctionnement (dont CDD décrits ci-dessous)	 	 	 	 	
Total / année	 5k€	 5k€	 5k€	 15k€	

Dépenses de personnels (CDD) :
Nature de l’emploi (post-doc, ingénieur, assistant-ingénieur,…)		
Durée de l’emploi (en mois)		
Coût total de l’emploi		

Financements via les organismes de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre de post-docs (préciser pour chaque demande la durée en mois)	 	 	 	 	
Nombre d’accueils de chercheurs étrangers (préciser pour chaque demande la durée en mois)	 	 	 	 	
Nombre d’accueils en délégations ou détachements					

Allocations de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre d’allocations de recherche débutant en :	 	 	 	 	

Justifications scientifiques de l’ensemble des demandes :
Le LGGE participe à ce projet de manière exploratoire, par le biais d’un DEA commun avec IDOPT. Les seuls besoins demandés concernent la fourniture de poste de travail au chargé de recherche en cours de recrutement

C2 - Autres soutiens financiers apportés au projet :
On mentionnera les autres actions relatives au projet dans lesquelles l’équipe ou le laboratoire est engagé (projets européens, RNRT, RNTL, autres ACI, …).

D - Récapitulatif global des demandes du projet :

Financements via le Fonds National de la Science :

	2003	2004	2005	Total 	
Equipement	64k€	64k€	64k€	192k€	
Fonctionnement (dont CDD décrits ci-dessous)	87k€
	144k€	144k€	375k€	
Total / année	151k€	208k€	208k€	567k€	

Dépenses de personnels (CDD) :
Nombre d’emplois	1 ingénieur expert	
Durée cumulative des emplois (en mois)	24 mois (2004-2005)	
Coût total des emplois	96k€	

Financements via les organismes de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre de post-docs (préciser pour chaque demande la durée en mois) 	 	 1/2 (6 mois répartis sur 2004 et 2005)	 1 (12 mois)	 1 1/2	
Nombre d’accueils de chercheurs étrangers (préciser pour chaque demande la durée en mois)	 	 	 	 	
Nombre d’accueils en délégations ou détachements	1  (Mr E. Huot)	1 (Mr E Huot)		2	

Allocations de recherche :

	2003-2004	2004-2005	2005-2006	Total 	
Nombre d’allocations de recherche débutant en :	 3 (dont une financée)	1 	 	 4	

E - Engagement du coordinateur du projet :

La présente page ne sera remplie que dans la version sous forme papier.

Je soussigné,                   , coordinateur du projet                    , m’engage dans l’hypothèse où le présent projet serait retenu à :
- fournir un rapport d’évaluation à mi-parcours permettant au Conseil Scientifique d’apprécier l’avancement des travaux et la coopération des équipes participantes. 
- un rapport à la fin de l’exécution du projet.
- maintenir régulièrement une page web résumant l’ensemble des activités du projet. 

Signature du coordinateur du projet :		

Visa du Directeur du Laboratoire ou de l’Unité de Recherche auquel appartient le coordinateur du projet: