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Cet ouvrage est le résultat d´une étude qui s´inscrivait dans le cadre de la préparation de la mission satellitaire SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), qui fut lancée en 2009. Cette mission de l´Agence Spatiale Européenne avait notamment pour objectif de fournir la salinité de surface des océans avec une couverture globale et une haute résolution temporelle. Le satellite mesure des températures de brillance émises par l´océan et émergeant au somment de l´atmosphère, à différents angles d´incidence. Il s´agit d´inverser ces mesures pour restituer la salinité de l´océan. La méthode d´inversion qui a été utilisée ici est une méthode statistique basée sur des réseaux de neurones. Ce choix est justifié par la non linéarité du problème et le nombre assez élevé de paramètres en jeu. Les travaux accomplis pendant la phase préparatoire ont permis de définir et de spécifier la méthodologie à appliquer, en phase de vol, et de fixer l´architecture des réseaux d´inversion. Cet ouvrage est multidisciplinaire. Il est destiné aux étudiants et chercheurs dans les domaines de la télédétection, l´océanographie, l´apprentissage artificiel et la modélisation statistique.

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