M´ ethodes d’extrapolation fond´ ees sur l’imagerie radar

electrique.

1.3.3 M´ethodes d’extrapolation fond´ees sur l’imagerie radar

Ces m´ethodes sont fond´ees sur l’extrapolation du d´eplacement des champs de pluie ou de leurs caract´eristiques propres (forme, intensit´e, taille). Elles reposent sur des hypo-th`eses d’´evolution comme la stationnarit´e ou la continuit´e dans l’´evolution de certaines caract´eristiques des cellules. On entend, dans ce contexte, par cellule de pluie, un motif de r´eflectivit´e reconnaissable sur l’image radar. Ces m´ethodes sont pauvres en consid´erations physiques et proches des techniques de traitement de l’image. Elles fournissent de ce fait des informations limit´ees sur le d´eveloppement futur des champs de pluie. Certaines de ces m´ethodes extrapolent uniquement le mouvement des cellules de pluie. D’autres les compl`etent en traitant l’´evolution en taille et en intensit´e. Les m´ethodes d’extrapolation utilisent directement la donn´ee de r´eflectivit´e, obtenue par radar et convertie en taux de pr´ecipitation, pour ´etablir des pr´evisions.

21 La phase clef de ces m´ethodes est la d´etermination de la vitesse d’advection des cel-lules de pluie. Elle peut repr´esenter le mouvement d’ensemble (approche globale) ou les mouvements individuels (approche structur´ee). Ces deux approches sont respectivement des m´ethodes de type «corr´elation crois´ee» et des m´ethodes de «reconnaissance et suivi de cellule ou tracking».

M´ethode de type «corr´elation crois´ee»

Cette m´ethode calcule une vitesse d’advection repr´esentative de la zone ´etudi´ee en recherchant le meilleur ajustement entre deux images radar `a partir d’un crit`ere statistique (Austin et Bellon, 1974). C’est le cas de la m´ethode TREC, acronyme de Tracking Radar Echos by Correlation (Rinehart et Garvey, 1978) cherchant le d´eplacement de l’une des deux images par rapport `a l’autre qui maximise le coefficient de corr´elation entre les images.

La m´ethode peut ˆetre, comme pour TREC, appliqu´ee `a chaque structure de pluie sur l’image radar mais aussi `a l’ensemble de l’image (Bellon et Zawadzki, 1994). On obtient alors une vitesse d’advection globale repr´esentative du mouvement de l’ensemble du champ de pluie. La m´ethode peut ´egalement s’appliquer sur diff´erentes parties de l’image (sous-domaines). On obtient alors des vitesses locales plus repr´esentatives du mouvement des structures de pluie dans chaque partie de l’image (Faure et al., 2001). Cependant, lorsque des vitesses locales sont calcul´ees, une certaine coh´erence doit ˆetre respect´ee dans le champ de vitesse reconstitu´e, ce qui peut ˆetre rendu possible par une contrainte de continuit´e. C’est le cas du syst`eme de pr´evision COTREC (COntinuity of TREC vectors), d´evelopp´e par Li et al. (1995), extension de la m´ethode TREC. COTREC utilise une technique variationnelle et l’´equation de continuit´e comme contrainte pour les vitesses d´etermin´ees par TREC. La m´ethode d´etecte ´egalement l’accroissement et la disparition des ´echos en calculant la diff´erence entre la r´eflectivit´e radar moyenne de deux images cons´ecutives.

M´ethodes de type «reconnaissance et suivi de cellules» ou «tracking»

Ces m´ethodes, initi´ees par Crane (1979), tentent de suivre le d´eplacement individuel des cellules pluvieuses apr`es les avoir identifi´ees par leur centre de masse. L’identification d’un centre passe par la recherche des valeurs de r´eflectivit´e d´epassant un certain seuil. Le

suivi de cellule permet non seulement de d´eterminer la vitesse de d´eplacement de chacun des motifs de pluie mais aussi ses caract´eristiques : intensit´e, taille, orientation, ´ elonga-tion, distribution d’intensit´e. La m´ethode SCOUT (Einfalt et al., 1990) et PARAPLUIE (Br´emaud et Pointin, 1993) font partie de ce type d’algorithme.

Toutes les m´ethodes de tracking suivent ces trois ´etapes (Jacquet et al., 1995) : – en premier lieu, la d´efinition, pour chaque image, des ´echos d´efinis comme des

en-sembles connexes de pixels,

– ensuite, le calcul des caract´eristiques des ´echos (taille, param`etre de forme, distri-bution de r´eflectivit´e, centre de gravit´e),

– enfin, l’identification, dans deux images successives, de couples d’´echos correspon-dant `a une mˆeme structure.

Cette derni`ere ´etape, dite phase d’appariement, est la plus d´elicate, notamment lorsque les caract´eristiques des structures ´evoluent rapidement entre les images ou lorsque les structures se divisent ou se regroupent.

Des m´ethodes reposant sur les r´eseaux de neurones peuvent ˆetre utilis´ees pour faciliter cette phase d’appariement (Ding et al., 1993; Denoeux et Rizand, 1995) mais ´egalement l’extrapolation des caract´eristiques g´eom´etriques des cellules et la mod´elisation de la struc-ture spatiale de la pluie (Jacquet et al., 1995).

Les m´ethodes op´erationnelles actuelles combinent les diff´erentes approches. La m´ e-thode TITAN (Dixon et Wiener, 1993) tire `a la fois parti de la corr´elation crois´ee, de la reconnaissance de forme et d’algorithmes g´eom´etriques pour la d´etection des divisions et regroupements de cellules. La m´ethode SCIT (Johnson et al., 1998) est une approche de type «reconnaissance et suivi de cellule». Elle utilise plusieurs seuils de r´eflectivit´e pour identifier les motifs. Elle prend en compte les dix images pr´ec´edentes et utilise l’infor-mation volumique pour d´etecter le maximum de r´eflectivit´e et son altitude, l’extension verticale du champ de pluie, le VIL. Ces deux m´ethodes sont utilis´ees par les r´eseaux radar des ´Etats-Unis.

La m´ethode TRACE3D (Handwerker, 2002) fait partie des m´ethodes du type SCIT ou TITAN. Elle permet l’identification et le suivi des cellules convectives. Seules les donn´ees de r´eflectivit´e sont n´ecessaires. La m´ethode consiste `a identifier avec un radar volumique les zones o`u la r´eflectivit´e d´epasse un certain seuil et `a rechercher, pour chacune des zones,

23 entre deux images cons´ecutives la vitesse entre les deux cellules.

Les m´ethodes d’extrapolation semblent plus adapt´ees `a la pr´evision des pluies `a tr`es courte ´ech´eance car elles reposent sur des donn´ees `a haute r´esolution. Toutefois, elles ne sont pas capables de repr´esenter correctement l’´evolution des pr´ecipitations car les processus physiques ne sont pas d´ecrits. La qualit´e des pr´evisions r´ealis´ees n’est donc satisfaisante qu’`a des ´ech´eances inf´erieures `a une heure (Browning et Collier, 1989). Elle d´epend de la variabilit´e de la pluie : la qualit´e est moins bonne pour des pluies `a fort caract`ere convectif.