📡 « Une raie spectrale très fine n'est jamais parfaitement mesurée : l'instrument la déforme toujours un peu. »
C'est ce phénomène qu'étudie @Karima GHAMNIA, doctorante TéSA, dans l'article qu'elle a présenté à l'European Signal Processing Conference (EUSIPCO) 2026 : "Joint ISRF and Radiometric Error Estimation using a Super-Gaussian Mixture Model".
Son terrain d'application est le satellite MicroCarb (CNES) 🛰️, qui mesure la concentration de CO2 atmosphérique en analysant la lumière solaire ☀️ réfléchie par la Terre 🌍. Pour que ces mesures soient fiables, il faut bien caractériser la façon dont le spectromètre déforme le signal — sa fonction de réponse spectrale (ISRF) — ainsi que les erreurs de mesure qui l'accompagnent.
Sa méthode permet d'estimer les deux à la fois, sans avoir besoin d'un large jeu de données de référence, contrairement aux approches existantes 📊.
Ses travaux sont encadrés par @Herwig Wendt (CNRS), son directeur de thèse, @Jean-Yves Tourneret (ENSEEIHT), @Christelle Pittet (CNES) et Vincent Lever (Thales Services Numériques) 🎓.
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