Brevet FR3159220A1 — publié le 20250815

Procédé de détermination d’une élévation de la surface libre (ESL) d’une zone d’une étendue d’eau : 1) on constitue une base de données d’apprentissage de duos d’images (W,R), chaque duo étant constitué d’une image (W) d’ESL et d’une image de retour radar (R), les deux images d’un même duo correspondant à une même zone et à un instant dans le temps identique ou proche 2) on adjoint à chaque duo d’images (W,R) des caractéristiques spatiales de ladite zone, comprenant la position par rapport au radar et à la ou les direction(s) principale(s) des vagues 3) on entraîne des réseaux de neurones profonds sur ladite base, en utilisant lesdites caractéristiques spatiales pour spécialiser lesdits réseaux de neurones et pour obtenir un modèle de reconstruction de l’ESL 4) on acquiert des images retour réelles par un radar 5) on applique ledit modèle auxdites images retour réelles de radar pour obtenir l’ESL. Figure d’abrégé : Fig.6 Procédé de détermination d’une élévation de la surface libre d’une zone d’une étendue d’eau La présente invention concerne le domaine de la caractérisation des vagues, en particulier pour le suivi, l’exploitation et la commande (contrôle) d’un système soumis à des vagues, flottant ou non. Afin de caractériser les vagues au sein d’une étendue d’eau (par exemple : une mer, un océan, un lac), on utilise notamment des séries temporelles d’élévation de la surface libre de l’eau. Cette élévation de la surface libre donne la hauteur d’eau (donc la hauteur des vagues), par rapport à la situation où la surface n’est pas perturbée (mer plate, par exemple), en tout point de la surface d’eau. La mesure d’élévation de la surface libre est une problématique répandue, afin de répondre à plusieurs enjeux. Un des premiers enjeux est la caractérisation fine (à l’échelle des vagues individuelles) de l’état de la mer, qui est le plus souvent caractérisée par des descriptions de la distribution statistique des hauteurs des vagues individuelles, telles que le spectre, la hauteur significative et la période moyenne. Ces descripteurs, sont couramment utilisés pour le suivi d’une navigation, le suivi d’opérations en mer, la surveillance de plateforme de production d’énergie, la surveillance de site pour l’exploitation d’énergies marines. Disposer d’une mesure d’élévation de surface libre permet non seulement de réaliser des caractérisations statistiques plus précises, mais également de réaliser des prédictions à court terme (de quelques secondes à quelques minutes) de la hauteur de la houle et des mouvements d’un système flottant qui en découlent. Ces prédictions permettent par exemple de détecter l’arrivée d’un train de vagues potentiellement dangereuses pour une opération donnée (par exemple le transfert de personnel à bord d’une éolienne ou d’un bateau) ou, au contraire, d’une période d’accalmie, qui permettrait de réaliser l’opération en question. Un autre enjeu des prédictions de vagues et de houle réalisées à partir de l’élévation de surface libre est le contrôle de système flottant (notamment au moyen d’une commande prédictive) : par exemple, pour assurer la stabilisation d’un navire, pour assurer la compensation d’un mouvement, par exemple la compensation de pilonnement (qui peut être intéressant pour une plateforme flottante de production d’hydrocarbures), pour assurer le contrôle en temps réel d’éoliennes flottantes ou des systèmes houlomoteurs (notamment dans le but de maximiser l’énergie produite et/ou pour diminuer la fatigue des composants de tels systèmes). Plusieurs technologies ont été développées pour mesurer et déterminer l’élévation de la surface libre. Certaines de ces solutions permettent de mesurer une caractéristique résultante des vagues ou de la houle en seulement un point de mesure, par exemple au moyen d’une bouée instrumentée, ce qui ne permet pas d’avoir une indication de l’élévation de la surface libre en tout point d’une zone d’étendue d’eau. Les radars maritimes, par exemple les radars à bande X, que l’on retrouve sur tous les gros navires et de nombreuses installations en mer, sont une technologie particulièrement intéressante pour mesurer les vagues à distance, bien que leur usage initial soit plutôt la navigation et la prévention de la collision. Les images produites par les radars maritimes détectent non seulement des cibles ou obstacles telles que les navires et les côtes, mais aussi les réflexions de la surface de la mer, connues sous le nom de "fouillis de mer", causées par l’interaction entre les ondes du radar et les petites ondulations de la surface provoquées par le vent. La rétrodiffusion de cette surface rugueuse révèle la forme sous-jacente des vagues. Avec un traitement approprié, il est en principe possible de réaliser des mesures de vagues, et ce, sur un vaste champ de vision (jusqu’à environ 5 km de portée, selon la hauteur d’installation de l’antenne radar et l’état de mer), avec une bonne résolution spatiale (de l’ordre de 5 m en distance et de 1° en azimut) et une résolution temporelle suffisante (une image toutes les 1 à 3 secondes) pour suivre les vagues individuellement. Plus précisément, le principe de la mesure de vagues par radar est le suivant : les ondes électromagnétiques émises par le radar interagissent, en vertu de la loi de Bragg, avec les rides (variations de hauteur) de surface de l’eau, dont la longueur d’onde est d’ordre centimétrique (comme celles des ondes du radar). Il en résulte un signal rétrodiffusé, le fouillis de mer ou encore écho de mer, qui retourne au récepteur radar, et dont l’intensité est modulée par les vagues (qui peuvent avoir une longueur comprise entre une dizaine à plusieurs centaines de mètres) via un ensemble de mécanismes qui ne sont pas encore tous bien compris. Les images radar présentent donc des motifs qui ressemblent aux vagues, et à partir desquels celles-ci peuvent théoriquement être reconstruites, avec un traitement adéquat. Les images radar peuvent fournir des estimations d’état de mer, c’est-à-dire des informations statistiques sur la hauteur des vagues, et leur contenu énergétique selon la fréquence et la direction. Mais elles devraient aussi permettre d’aller bien plus loin, avec une véritable reconstruction de l’élévation de surface libre (ESL) « vague à vague », tel un film en trois dimensions de la surface de la mer. Une telle reconstruction vague-à-vague, avec la vaste portée et la résolution du radar, se prête à de très nombreuses applications. Elle est notamment idéale à des fins de monitoring dans le domaine des énergies marines renouvelables, et ouvre la voie à la prédiction en temps réel des vagues, ou du mouvement d’un navire, sur des horizons de plusieurs minutes, permettant ainsi d’améliorer la faisabilité et la sécurité d’un grand nombre d’opérations en mer. Toutefois, malgré leurs perspectives prometteuses, les radars ne donnent qu’une mesure très indirecte des vagues, via des images, ou des signaux d’intensité, du fouillis de mer. L’intensité du fouillis de mer est modulée par la vitesse orbitale du fluide à la surface et l’angle d’incidence du faisceau radar sur la surface de la mer, qui peuvent être linéairement reliés à l’élévation de surface libre que l’on cherche à mesurer. D’autres facteurs liés aux vagues viennent complexifier cette modulation, en particulier les effets d’ombrage (lorsque certaines zones de la surface de la mer sont cachées géométriquement par des vagues plus proches du radar) ou encore la présence de micro-déferlement. A ces modulations induites par les vagues, s’ajoutent d’autres facteurs qui altèrent le signal dû aux vagues, en particulier la fonction d’amplification du signal reçu par le radar, la présence de bruit de chatoiement, ou encore des facteurs météorologiques comme la pluie ou les embruns, qui peuvent générer de la rétrodiffusion. Pour contourner ce problème, la reconstruction de vagues à partir d’images radar repose généralement sur la « méthode standard » qui est décrite notamment dans les documents suivants : Young, I. R., Rosenthal, W., & Ziemer, F. (1985). A three‐dimensional analysis of marine radar images for the determination of ocean wave directionality and surface currents. Journal of Geophysical Research: Oceans, 90(C1), 1049-1059 Nieto Borge, J., RodrÍguez, G. R., Hessner, K., & González, P. I. (2004). Inversion of marine radar images for surface wave analysis. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 21(8), 1291-1300. Cette méthode se passe d’un modèle explicite de formation (et d’inversion) des images radar: dans cette approche, le champ de vision du radar est découpé en zones rectangulaires, dans lesquelles une transformée de Fourier tri-dimensionnelle du signal est appliquée. Les composantes du signal liées aux vagues sont alors identifiées et filtrées en utilisant la relation de dispersion pour les ondes gravitaires, qui relie la fréquence à la longueur d’onde. On considère ensuite que les composantes ainsi obtenues sont reliées linéairement aux composantes du signal d’élévation de surface libre. Il reste enfin à calibrer en amplitude le signal reconstruit, pour obtenir des images de l’état de mer ayant la bonne énergie. On le voit, la méthode standard évite le recours à une connaissance détaillée des mécanismes de formation des images, mais repose sur un nombre considérable de paramètres empiriques, comme les paramètres du filtrage, ceux de la fonction de transfert de modulation, et les paramètres de la calibration en amplitude. L’optimisation ou la vérification de ces paramètres peut reposer sur l’utilisation de capteurs supplémentaires, comme des bouées instrumentées, la centrale inertielle d’un navire, de la télédétection laser (capteur LiDAR) ou encore un capteur d’ondes microsismiques sur le rivage. Une autre piste d’amélioration de la méthode standard consiste à avoir recours à des radars cohérents, qui détectent aussi le signal Doppler dû au mouvement de la surface. En effet, la vitesse Doppler peut, en principe, être utilisée pour reconstruire l’élévation de surface libre sans passer par l’étape de calibration via une fonction de transfert par modulation ; toutefois, pour obtenir des signaux Doppler stables, le radar doit observer les mêmes points sur une période relativement longue, ce qui rend les procédures de mesure proposées assez complexes. De plus, l’immense majorité des radars maritimes actuels ne disposent pas de cette caractéristique. La méthode standard n’est autre qu’un filtrage linéaire. Or la relation entre l’élévation de la surface et le fouillis de mer est fortement non-linéaire. Les performances atteignables par la méthode standard sont donc intrinsèquement limitées. Enfin, ce filtrage est effectué a posteriori, ce qui limite son applicabilité en temps réel. Il serait préférable de réaliser une inversion « image par image » du fouillis de mer, ce qui ouvrirait la voie à une application en temps réel. De plus, le fouillis de mer est fortement inhomogène, selon la zone considérée du champ de vision du radar. Proche du radar, le fouillis de mer est principalement modulé par la pente radiale de l’élévation de surface libre, tandis que loin du radar, c’est l’occlusion (ou masquage) des creux et des petites vagues par les vagues plus grandes situées devant qui domine la formation de l’image. Par ailleurs, les motifs du fouillis de mer sont très marqués le long de l’axe principal de propagation des vagues, mais beaucoup moins le long de l’axe perpendiculaire à ce dernier. Ainsi, une méthode de reconstruction de l’élévation de surface libre (ESL) tenant compte de la localisation dans le champ de vision du radar est souhaitable. Dans l’optique de remédier aux limitations de la méthode standard, les travaux suivants s’intéressent à l’inversion du fouillis de mer image par image, à l’aide de méthodes par apprentissage profond, permettant de résoudre des problèmes fortement non-linéaires : - Ehlers, Svenja; Klein, Marco; Heinlein, Alexander; Wedler, Mathies; Desmars, Nicolas; Hoffmann, Norbert; Stender, Merten (2023) Machine learning for phase-resolved reconstruction of nonlinear ocean wave surface elevations from sparse remote sensing data. In : Ocean Engineering, vol. 288, p. 116059. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2023.116059. - Zhao, Mingxu; Zheng, Yaokun; Lin, Zhiliang (2023) Sea surface reconstruction from marine radar images using deep convolutional neural networks. In : Journal of Ocean Engineering and Science, vol. 8, n° 6, p. 647–661. DOI: 10.1016/j.joes.2023.09.002. Toutefois, aucun de ces deux travaux n’ajuste le modèle d’inversion en fonction de la localisation dans le champ de vision du radar. De plus, la première de ces deux références ne réalise une inversion que le long d’une coupe radiale du champ de vision d’un radar, et non sur une surface. En outre, le procédé décrit dans le brevet FR3108152 (correspondant aux demandes de brevet WO2021/180502 et US 2023/0167796) met en œuvre un capteur ou plusieurs capteurs (par exemple un radar, un LiDAR, un accéléromètre, un capteur de déplacement, un capteur de pression, etc.) mesurant l’élévation de surface libre de la houle ou des caractéristiques qui en résultent en un ou plusieurs points et en déduit des prédictions de la houle ou de caractéristiques résultantes de la houle au moyen de fonctions de transferts. Ce procédé permet une bonne prédiction d’une résultante de la houle mais ne permet pas de déterminer l’élévation de la surface libre en tout point d’une zone à partir d’un signal radar. La présente invention a alors pour but de mettre au point un procédé amélioré de détermination de l’élévation de surface libre d’une étendue d’eau à l’aide d’un radar. Il s’agit, notamment, de remédier aux inconvénients des solutions antérieures en tenant compte de la variabilité spatiale du fouillis de mer dans le champ de vision du radar. L’invention a tout d’abord pour objet un procédé de détermination d’une élévation de la surface libre (ESL) d’une zone d’une étendue d’eau, tel que, selon ledit procédé, 1) - on constitue au moins une base de données d’apprentissage d’une pluralité de duos d’images (W,R), chaque duo étant constitué d’une première image (W) d’ élévation de la surface libre (ESL) et d’une deuxième image de retour radar (R), les deux images d’un même duo correspondant à une même zone de la surface de l’étendue d’eau et à un instant dans le temps identique ou proche, lesdites images (W) et (R) étant réelles ou simulées 2) - on adjoint à chaque duo d’images (W,R) des caractéristiques spatiales de ladite zone de la surface de l’étendue d’eau correspondant à ce duo, caractéristiques spatiales comprenant au moins la position par rapport au radar et à la ou les direction(s) principale(s) des vagues, lesdites caractéristiques spatiales étant directement connues lors de l’acquisition des images, ou étant déduites de l’analyse des images elles-mêmes, ou encore fournies par une source extérieure. 3) - on entraîne au moins un réseau de neurones profonds, notamment de type convolutifs, ou « transformer » ou opérateur neural Fourier, sur au moins ladite base de données d’apprentissage, en utilisant lesdites caractéristiques spatiales pour spécialiser ledit ou lesdits réseaux de neurones profonds, et pour obtenir un modèle de reconstruction de l’élévation de la surface libre (ESL) 4) - on acquiert des images retour réelles par un radar 5) - on applique ledit modèle de reconstruction auxdites images retour réelles de radar acquises pour obtenir l’élévation de surface libre (ESL). Au sens de l’invention, on comprend par temps « proche », un temps différent mais décalé d’un instant inférieur à la période de rotation d’un radar, d’un instant inférieur à trois secondes notamment. Avantageusement, on peut obtenir la première image (W) de chaque duo d’images (W,R) par discrétisation de séries temporelles tridimensionnelles d’élévation de surface libre (ESL) générées par un code de simulation numérique de champs de vagues, et la deuxième image (R) de chaque duo d’images (W,R) par discrétisation de retours radars générés par un code de simulation numérique de radar. Les premières images (W) de chaque duo d’images (W,R) peuvent provenir de mesures réelles d’élévation de surface libre (ESL) sur au moins une partie de la surface couverte par le radar. Elles peuvent être réalisées notamment avec moins un capteur distant de type LiDAR (acronyme anglais des termes « Light Detection And Ranging » désignant une technique de mesure à distance fondée sur l’analyse des propriétés d’un faisceau lumineux renvoyé vers son émetteur) ou un système de caméras stéréoscopiques ou un ensemble de bouées de mesure. Les deuxièmes images de retour radar (R) peuvent provenir de mesures réelles effectuées par au moins un radar, notamment un radar maritime à bande X ou à bande S. La base de données d’apprentissage peut comprendre une première base de duos d’images (W,R) d’élévation de surface et d’images de retour radar (R), dont toutes les images sont simulées, et une deuxième base de duos d’images (W,R) d’élévation de surface et d’images de retour radar, dont toutes les images sont réelles, le poids relatif desdites deux bases pouvant éventuellement être ajusté. Lesdites caractéristiques spatiales peuvent comporter une distance à une origine, ladite origine correspondant notamment à la position du radar, et une orientation angulaire, notamment un azimut. Le ou au moins un des réseaux de neurones profonds peut être un réseau encodeur-décodeur, par exemple d’architecture U-Net. Pour obtenir le modèle de reconstruction de l’élévation de la surface libre (ESL), on peut procéder ainsi : - on découpe chaque duo d’images (W,R) en n zones distinctes, en fonction de caractéristiques spatiales, n étant supérieur ou égal à 2, et notamment étant égal à 4 - on utilise n réseaux neuronaux profonds, chaque réseau neuronal profond étant spécialisé sur une zone dédiée de duo d’images, - on entraîne chaque réseau neuronal sur sa zone de duo d’images (W,R) dédiée. Dans ce cas, on peut découper lesdits duos d’images (W,R) en n zones en fonction de l’azimut et de la distance au radar. Pour obtenir ledit modèle de reconstruction, on peut procéder ainsi : - on forme au moins une première image guide (Rg1) pour chaque image de retour radar (R) de la base d’apprentissage au moyen d’une carte de distance au radar, et on entraîne le réseau de neurones profonds au moyen de ladite image d’élévation de surface (W) et de ladite au moins première image guide (Rg1) associée. Dans ce cas, on peut former au moins une deuxième image guide (Rg2) au moyen d’une carte d’orientation angulaire, et on entraîne le réseau de neurones profonds au moyen également de ladite deuxième image guide (Rg2) associée. Le procédé de détermination d’une élévation de la surface libre (ESL) d’une zone d’une étendue d’eau selon l’invention peut mettre en œuvre les étapes suivantes : A1) on construit une première base de données d’images (W) obtenues à partir de séries temporelles tridimensionnelles d’élévation de surface libre, notamment l’élévation (z), la position en coordonnées cartésiennes (x,y) ou polaires (r, ϕ), et le temps (t), générées par un code de simulation de champs de vagues correspondant à différents états de mer, A2) on construit une deuxième base de données d’images dites retour (R ) obtenues à partir des retours radars générés par un code de simulation de radar utilisant les séries temporelles générées par le code de simulation de champs de vagues, paramétré selon des conditions environnementales, notamment la vitesse et la direction du vent et la présence de précipitations A3) on construit une base d’apprentissage comprenant un premier ensemble des images de la première base de données (W) construite à l’étape A1) et un premier ensemble des images retour correspondantes de la deuxième base de données (R) construite à l’étape A2) en intégrant les conditions environnementales utilisées à l’étape A2), de façon à obtenir des duos d’images (W,R) constitués chacun d’une première image (W) d’élévation de surface et d’une deuxième image de retour radar (R), les deux images d’un même duo correspondant à une même zone de la surface de l’étendue d’eau et à un instant dans le temps identique ou proche, A4) on adjoint à chaque duo d’images (W,R) de la base de données d’apprentissage les caractéristiques spatiales de la zone de la surface de l’étendue d’eau correspondant à ce duo, lesdites caractéristiques spatiales comprenant une distance à une origine, ladite origine correspondant notamment à la position du radar, et une orientation, notamment en azimut, par rapport à la ou les direction(s) principale(s) des vagues A5) on construit un modèle de reconstruction d’élévation de surface libre à partir de la base de données d’apprentissage obtenue à l’étape A3) et des caractéristiques spatiales spécifiées à l’étape A4), par entraînement d’au moins un réseau de neurones profonds de type convolutifs ou « transformer », notamment de type U-net ou une architecture transformer adaptée à la vision, ou encore un opérateur neural de Fourier, le(s)dit(s) réseau(x) étant spécialisé(s) avec les caractéristiques spatiales obtenues à l’étape A4) A6) on acquiert des images réelles à l’aide d’au moins un radar, notamment maritime, auxquelles on adjoint leurs caractéristiques spatiales définies à l’étape A4 A7) on détermine l’élévation de surface libre en appliquant le modèle de reconstruction d’élévation de surface libre obtenu à l’étape A5) au moins aux images réelles acquises avec le radar à l’étape A6) avec leurs caractéristiques spatiales. De préférence, dans l’étape A1) de construction de la première base de données d’images, on génère les images avec des paramètres de numérisation comprenant une discrétisation en distance (portée) , une discrétisation en angle d’azimut dans un repère polaire centré autour du radar, et une discrétisation temporelle , où est la vitesse de rotation du radar en tr/min. De préférence, dans l’étape A2) de construction de la deuxième base de données d’images retour, on paramètre le code de simulation de radar selon des conditions environnementales choisies parmi au moins : la présence ou l’absence de vent, la vitesse du vent, la direction du vent, la présence ou l’absence de précipitation comme la pluie, l’intensité de précipitation, la présence ou l’absence de brouillard, la température et l’état de la mer. Avantageusement, dans l’étape A2) de construction de la deuxième base de données d’images retour, on peut générer chaque image avec des discrétisations spatiales et et temporelle selon les mêmes paramètres de numérisation que ceux utilisés à l’étape A1) de construction de la première base de données d’image. Avantageusement, dans l’étape A5) de construction du modèle de reconstruction d’élévation de surface libre, on peut valider ledit modèle avec une base de données de validation composée d’un deuxième ensemble d’images de la première base de données construite à l’étape A1) et d’un deuxième ensemble des images retour correspondantes de la deuxième base de données construite à l’étape A2), lesdits ensembles étant différents de ceux utilisés pour l’apprentissage. Avantageusement, dans l’étape A6) d’acquisition des images réelles à l’aide d’au moins un radar maritime, on peut enregistrer lesdites images, et, dans l’étape A7) de détermination de l’élévation de surface libre (ESL), on peut utiliser un moyen de communication, notamment un moyen informatique, pour accéder auxdites images radars enregistrées. On peut réaliser les étapes A1) à A5) au moins sans connexion à un réseau de communication, du type intranet ou internet. On peut réaliser l’étape A7) sans connexion à un réseau de communication, sur des images radar réelles acquises à l’étape A6) et pré-enregistrées. On peut alternativement réaliser les étapes A6) et A7) par connexion à un réseau de communication, avec acquisition et enregistrement des images radars à l’étape A6) et utilisation desdites images radars à l’étape A7) au fur et à mesure de leur enregistrement. Le procédé selon l’invention peut également mettre en œuvre les étapes supplémentaires suivantes qu’on réalise entre l’étape A5 et l’étape A6) : B0) on réalise des mesures d’élévation de la surface libre (ESL) sur au moins une partie de la zone couverte par le radar, notamment maritime, simulé dans l’étape A1), notamment au moyen d’un système de caméras stéréoscopiques, d’un LIDAR ou d’un ensemble de bouées de mesure B1) on construit une base de données d’images obtenues en numérisant les mesures réelles des vagues obtenues à l’étape B0), B2) on construit une base de données d’images obtenues à partir des signaux de retours réels obtenus avec un radar maritime, synchronisée en temps avec la base de données d’images construite à l’étape B1), B3) on construit une base de données réelles d’apprentissage à partir d’un ensemble d’images de mesures de l’état de surface libre ESL de la base de données obtenue à l’étape B1) et d’un ensemble d’images des retours radar réels de la base de données obtenue à l’étape B2), sous forme de duos d’images, B4) on adjoint à chaque duo d’images de l’étape B3) associant des mesures réelles d’élévation de surface libre ESL, et les retours radar réels, les caractéristiques spatiales de la zone correspondante de la surface d’étendue d’eau, notamment en termes de distance et de direction par rapport à la ou les direction(s) principales de vagues B5) On rend plus robuste le modèle de reconstruction d’élévation de surface libre construit à l’étape A5) à partir de la base de données réelles d’apprentissage construite à l’étape B3) et des caractéristiques spatiales déterminées à l’étape B4), en utilisant des méthodes d’apprentissage automatique ou d’apprentissage profond, sur des zones concordantes entre mesures réelles et retours radars réels. (On comprend par « plus robuste » le fait qu’en appliquant cet algorithme de reconstruction à des données réelles du radar, les erreurs de reconstruction de l’élévation de surface libre ESL sont moindres que celles qu’on aurait obtenues avec l’algorithme entraîné seulement sur des données simulées). B6) on acquiert des images réelles à l’aide d’au moins un radar, notamment maritime B7) On remplace l’étape A7) par l’ étape B7) en appliquant le modèle de reconstruction d’élévation de surface libre amélioré obtenu à l’étape B5) au moins aux images réelles acquises avec le radar à l’étape B6). Pour réaliser l’étape B5), on peut utiliser les données réelles de l’étape B3) directement avec les données simulées de l’étape A3) et réaliser un apprentissage à partir de zéro de la même manière que dans l’étape A5), ou alors utiliser une approche dite « transfert learning», dans laquelle le réseau pré-entrainé à l’étape A5) est ajusté sur la base de données réelles construite à l’étape B4). On peut réaliser les étapes B0 ) à B5) au moins hors ligne, sans connexion à un réseau de communication, après avoir réalisé les étapes A1) à A5). L’invention a également pour objet un procédé de suivi, d’exploitation, ou de contrôle d’un système soumis à des vagues au sein d’une étendue d’eau, dans lequel on met en œuvre les étapes suivantes : - on détermine l’élévation de la surface libre de ladite étendue d’eau au moyen du procédé de détermination d’élévation de surface libre tel que décrit précédemment; et - on supervise, on exploite, ou on contrôle ledit système soumis à des vagues en fonction de l’élévation de la surface libre de ladite étendue d’eau ainsi déterminée. L’invention a également pour objet un ordinateur, serveur ou calculateur configuré pour mettre en œuvre le procédé de détermination d’élévation de surface libre tel que décrit précédemment. L’invention a également pour objet un produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par un ordinateur, un serveur ou un calculateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé de détermination d’élévation de surface libre tel que décrit précédemment, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur, un serveur ou un calculateur. L’invention a également pour objet un support de stockage lisible par ordinateur, serveur ou calculateur et stockant des instructions, qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, serveur ou calculateur impliquent que l’ordinateur, le serveur ou le calculateur met en œuvre le procédé de détermination d’élévation de surface libre tel que décrit précédemment. L’invention permet donc de procéder à la reconstruction de champs de houle à partir d'images radar par des réseaux neuronaux profonds, par exemple convolutifs, qui sont spécialisés par direction et distance : on vient déterminer la/les direction(s) principale(s) de la houle sur la base des signaux (images) radars brut(e)s, puis on vient appliquer des réseaux de neurones profonds (ou autre modèle issu de l’apprentissage automatique ou profond), spécialisés selon les directions résultantes de l’analyse précédente et la distance entre la mesure effectuée par le radar et le radar lui-même. En fait, puisque les réseaux de neurones profonds fournissent une prédiction qui est intrinsèquement invariante en translation, une information permettant d’indiquer à quelle distance de l’origine la donnée est située, ainsi que son orientation, permet d’améliorer la qualité de prédiction : l’intégration de ce type d’informations spatiales, qui ne sont pas explicitement contenues dans la donnée, dans l’entraînement de réseaux de neurones n’avait jusque-là jamais été proposée. De façon synthétique, l’invention vient ainsi déterminer, en temps réel, l’élévation de surface libre en tout point d’une zone d’étendue d’eau, de manière précise et simple, à partir d’images de la zone d’étendue d’eau fournies par un radar. Pour cela, l’invention met en œuvre une campagne d’apprentissage à réaliser, notamment hors ligne. Cette campagne d’apprentissage est réalisée à partir de données issues d’un simulateur radar, notamment des élévations de surface libre synthétiques (simulées) et des retours radar synthétiques (simulés) calculés par ledit simulateur. Elle permet de construire un modèle de reconstruction d’élévation de surface libre à partir d’images radar, basé sur des réseaux neuronaux profonds, (ou une autre méthode d’apprentissage par machine, ou apprentissage profond), réseaux qui sont de préférence spécialisés ou guidés par direction et distance du retour radar (écho ou fouillis de mer). L’invention propose d’intégrer des informations permettant d’indiquer à quelle distance de l’origine la donnée est située, ainsi que son orientation, à l’entraînement de réseaux de neurones. Plusieurs mises en œuvre/variantes de l’invention sont possibles, notamment - en utilisant au moins n (n ≥ 2) réseaux de neurones profonds sur autant de zones différentes de l’image, ou - en utilisant un seul réseau de neurones, modifié par rapport à la formulation standard, en le guidant à partir de cartes spatiales l’informant de la distance à la position du radar et/ou de la direction (ou des directions) de propagation des vagues, ou - en combinant les deux approches (plusieurs réseaux de neurones guidés spatialement). D'autres caractéristiques et avantages du procédé et du système selon l'invention, apparaîtront à la lecture de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisation, en se référant aux figures annexées et décrites ci-après. Liste des figures FIG. 1 La FIG. 1 est un exemple d’image radar obtenue par un système radar en bande X à bord d’un navire. FIG. 2 La FIG. 2 est une image obtenue à partir d’un champ de vagues simulé. FIG. 3 La FIG. 3 est une image obtenue à partir de retours radars simulés. FIG. 4 La FIG. 4 est une coupe d’une image radar pour un azimut de 10°. FIG. 4 La FIG. 4 est une coupe d’une image radar pour un azimut de 90°. FIG. 5 La FIG. 5 illustre la relation entre les vagues V et les images radar R FIG. 6 La FIG. 6 représente un synoptique de reconstruction d’élévation de surface libre par un réseau de neurones profond RN. FIG. 7 La FIG. 7 est une application de l’invention avec quatre réseaux neuronaux RN1 à RN4 différents, spécialisés selon la plage d’azimut et la plage de portée (distance). FIG. 8 La FIG. 8 est une représentation de reconstruction obtenu avec un seul réseau de neurones profond (ici convolutif de type U-Net). FIG. 8 La FIG. 8 est une représentation de reconstruction obtenu avec quatre réseaux de neurones profonds (ici convolutifs de type U-Net) spécialisés par zone de l’image. FIG. 9 La FIG. 9 représente sous forme de schéma-blocs le procédé de l’invention selon un premier mode de réalisation. FIG. 10 La FIG. 10 représente sous forme de schéma-blocs le procédé de l’invention selon un deuxième mode de réalisation. FIG. 11 La FIG. 11 représente des Images radar et guides, avec en haut, l’image radar initiale (en représentation polaire) à gauche, avec le guide correspondant à droite (fonction distance, intensité du noir vers le blanc indiquant des distances faibles à élevées respectivement), et en bas l’image radar en représentation cartésienne à gauche, et le guide correspondant à droite. Les références gardent la même signification d’une figure à l’autre. L’invention concerne un procédé de détermination de l’élévation de surface libre d’une zone d’une étendue d’eau. On rappelle que l’élévation de la surface libre est la hauteur d’eau en un point d’une étendue d’eau par rapport à la surface d’eau qui n’aurait aucune variation de hauteur (qui ne serait nullement perturbée). Ainsi, l’élévation de la surface libre traduit la hauteur des vagues ou de la houle. Une étendue d’eau peut être une mer, un océan, un lac, un fleuve, etc. La zone considérée par le procédé selon l’invention, est une zone d’intérêt, notamment pour le suivi, l’exploitation ou le contrôle d’un système soumis à des vagues. L’étendue de cette zone d’intérêt peut dépendre du système soumis à des vagues. En variante, l’étendue de cette zone d’intérêt peut correspondre à une zone de mesure du radar mis en œuvre dans le procédé. La FIG. 5 illustre la relation entre les vagues V et les images radar R qui correspondent au fouillis de mer Fm, le modèle de reconstruction H selon l’invention visant à obtenir des séquences d’images ou un film 3D de la surface de mer à partir d’une séquence d’images radar. Le procédé de détermination de l’élévation de surface libre d’une zone d’une étendue d’eau selon l’invention peut notamment être mis en œuvre par ordinateur et peut être utilisé pour le suivi, d’exploitation, ou de contrôle d’un système soumis à des vagues au sein de ladite étendue d’eau. Le procédé selon l’invention présente, notamment, deux modes de réalisation non limitatifs. Le premier mode est représenté schématiquement à la FIG. 9 , et le deuxième mode à la FIG. 10 . Les références dans les deux figures ont les significations suivantes : A : Simulation de champs de vagues B : Simulation de retours radar C : Construction de la base de données d’images d’élévation de surface libre D : Construction de la base de données d’images de retours radar E :Construction de la base de données d’apprentissage E' : Agrandissement de la base de données d’apprentissage F : Acquisition d’images radar à partir d’un radar réel G : Reconnaissance des caractéristiques spatiales des images H : Construction d’un modèle de reconstruction d’élévation de surface libre H’ : Amélioration du modèle de reconstruction d’élévation de surface libre I : Détermination de l’élévation de surface libre J : Acquisition de mesures directes d’élévation de surface libre sur au moins une partie de la zone couverte par le radar K : Construction de la base de données d’images d’élévation de surface libre directement mesurées 1 : paramètres de discrétisation issus des caractéristiques de numérisation du radar 2 : Séries temporelles 3D d’élévation de surface libre 4 : Images de retour radar simulées 5 : Conditions environnementales simulées 6 : duos d’images (simulées) 6’ : duos d’images (réelles) 7 : duos d’images, conditions 8 : images de retours radar réels 9 : caractéristiques spatiales 10 : Modèle de reconstruction 10’ : Modèle de reconstruction amélioré 11 : conditions environnementales réelles Dans les systèmes radar maritimes en bande X, les signaux correspondants à la rétrodiffusion radar, après des post-traitements, sont envoyés sur un écran, au fur et à mesure que le faisceau du radar tourne. La plupart des radars modernes permettent de numériser et d’enregistrer ces signaux, pour les rendre accessibles. Généralement, les signaux de rétrodiffusion enregistrés pendant une rotation de l'antenne sont regroupés dans une seule image, une sorte d’« instantanée » du fouillis de mer. La FIG. 1 représente un tel exemple d’image radar obtenue par un système radar en bande X embarqué à bord d’un navire. En termes de traitement d’images, la problématique de reconstruction de l’élévation de surface de la houle consiste à retrouver à partir d’une image radar R, « instantanée » du fouillis de mer, une image du champ de vagues W, « instantanée » de l’élévation de surface libre dans la zone couverte par le radar. Un premier mode de réalisation de l’invention va être décrit à l’aide de la FIG. 9 : à partir de paramètres de discrétisation issus des caractéristiques de numérisation d’un radar 1, par simulation de champs de vagues A on obtient des séries d’images 2 de séries temporelles 3D d’élévation de surface libre simulée, et, à partir de ces séries d’images, et en prenant en compte des conditions environnementales simulées 5, on simule les retours radar B : on obtient des images de retours radar simulés 4 associés. On construit alors une base de données d’images d’élévation de surface libre C et une base de données d’images de retour radar D. En associant les deux bases de données C et D et en faisant intervenir des conditions environnementales simulées 5, on vient construire une base de données d’apprentissage E, comprenant des duos d’images 6 (de préférence au moins 3 duos) associant des images simulées et leurs retours radar simulé et les conditions environnementales 7 correspondant aux duos d’image. On réalise une reconnaissance G des caractéristiques spatiales 9 des images, qu’on exploite pour construire H un modèle de reconstruction 10 d’élévation de surface libre, qui va permettre, avec l’acquisition F d’images radar à partir d’un radar réel conduisant à l’obtention d’images de retour radar réels 8 à la détermination I de l’élévation de surface libre en prenant en compte les conditions environnementales réelles 11. Un deuxième mode de réalisation de l’invention va être décrite à l’aide de la FIG. 10 . Ce deuxième mode permet d’améliorer les résultats obtenus en agrandissant la base de données d’apprentissage avec des images réelles de la façon suivante : On vient faire une acquisition J de mesures directes d’élévation de surface libre sur au moins une partie de la zone couverte par le radar, on numérise les images 12 de mesures directes d’élévation de surface libre pour la construction K d’une base de données d’images d’élévation de surface libre directement mesurées. Par ailleurs on fait l’acquisition F d’images radar réels 8 à partir d’un radar réel F, et on construit D’ une base de données d’images de retours radar réels synchronisées avec les mesures directes. Les duos d’images réelles obtenus 6’ viennent agrandir, E’, la base de données d’apprentissage initiale E obtenue selon le mode de réalisation précédent (cf. FIG. 9 ). A partir des duos d’images 6 et 6’ et des conditions environnementales 7 correspondantes, on fait la reconnaissance G des caractéristiques spatiales des images 9, qui permettent d’améliorer H’ le modèle de reconstruction d’élévation de surface libre 10’, afin, comme dans le mode de réalisation précédent, d’acquérir F des images radar réelles 8 à partir d’un radar réel, et d’obtenir la détermination de l’élévation de surface libre à partir du modèle amélioré 10’ et des images retour réelles 8, sous conditions environnementales réelles 11. Le système de détermination d’élévation de surface libre appliquant le procédé selon l’invention peut comprendre des moyens de communication entre différents dispositifs. Avantageusement, l’élévation de surface libre déterminée par le système peut être partagée normalement sur un bus de communication informatique, notamment un bus de communication informatique connecté à un système exploitant cette mesure en temps réel ou non (par exemple un système de suivi, exploitation ou contrôle d’un système soumis à des vagues). En outre, l’invention concerne un procédé de suivi (supervision), d’exploitation ou de contrôle (commande), de préférence un procédé d’exploitation ou de contrôle, d’un système soumis à des vagues (tel qu’une plateforme flottante ou non, un navire, un système houlomoteur par exemple), dans lequel on met en œuvre les étapes suivantes : On détermine l’élévation de la surface libre d’une zone d’une étendue d’eau au moyen du procédé dé détermination d’élévation de surface libre selon l’une quelconque des variantes/modes de réalisation ou des combinaisons de variantes/modes de réalisation décrits précédemment ; et On contrôle le système soumis aux vagues en fonction de l’élévation de la surface libre déterminée. Ainsi, le procédé selon l’invention permet un suivi, une exploitation ou un contrôle d’un système soumis aux vagues, pour augmenter sa performance, et/ou limiter la fatigue du système soumis aux vagues et/ou pour améliorer la faisabilité et la sécurité d’un grand nombre d’opérations en mer. Selon un mode de réalisation de l’invention, le procédé de suivi, d’exploitation ou de contrôle peut comporter une étape de prédiction (en avance de phase) de l’élévation de la surface libre de la zone d’étendue d’eau au moyen de l’élévation de la surface libre déterminée, et on réalise le contrôle en fonction de la prédiction de l’élévation de la surface libre de manière à anticiper le contrôle à la future élévation de la surface libre prédite, avant son arrivée sur le système à suivre, exploiter ou contrôler. Le système soumis aux vagues peut notamment être choisi parmi un navire, un porte-avion, une plateforme de production d’énergie (par exemple une plateforme pétrolière), un système de production d’énergie renouvelable (par exemple une éolienne offshore, un système houlomoteur), ou un dispositif permettant de transférer du personnel ou du matériel en mer (passerelle, grue), ou tout système analogue. L’étape de suivi, d’exploitation ou de contrôle peut notamment consister en : - la navigation d’un navire dans une zone où l’élévation de surface libre est minimale, ainsi le navire peut éviter des conditions maritimes sévères telles que des vagues importantes - la stabilisation d’une plateforme flottante ou d’un navire en fonction de l’élévation de surface libre, - le contrôle (par exemple une commande prédictive) d’un système de production d’énergie renouvelable pour maximiser l’énergie produite ou pour réduire la fatigue du système de production en fonction de l’élévation de surface libre. Il peut s’agir du contrôle d’une machine électrique équipant un système houlomoteur pour optimiser la puissance produite en fonction de la hauteur de la houle, Il peut aussi s’agir du contrôle de l’angle d’orientation des pales, et/ou de la nacelle d’une éolienne en fonction des vagues et de la houle. L’étape de suivi, d’exploitation ou de contrôle peut aussi consister en la réalisation d’une opération en mer lorsque que l’élévation de surface libre est minimale, par exemple : - un sauvetage d’un naufragé depuis un navire, - une récupération d’un objet à la surface de l’eau depuis un navire, - une installation d’un objet marin ou sous-marin depuis un navire ou une plateforme (par exemple une conduite d’hydrocarbures), - un décollage ou atterrissage d’un avion sur un porte-avion, etc. -un transfert de personnel depuis un navire ou une plateforme (par exemple, maintenance d’une éolienne en mer) Les caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture des exemples d'application ci-après. Exemple 1 Considérons une image radar R et l’image d’élévation de surface libre d’un champ de vague correspondant. Ces deux images, composées de pixels, ont une même largeur et une même hauteur. La figure 2 représente l ’image W générée avec un code de simulation de champs de vagues, pour un état de mer donné, caractérisé par une période moyenne et une hauteur significative des vagues et un spectre directionnel, et représente un « instantané» de la surface de la mer sur un cercle de 2 000 m de rayon centré autour du radar, extraite de la série temporelle d’élévation générée qui est d’une durée au moins aussi longue qu’une rotation du radar (2 secondes ici). Sur l’image, qui fait 1024 x 1024 pixels, l’axe horizontal représente l’azimut , qui va de 0 à 360°, et l’axe vertical représente la distance au radar , qui va de 48 à 2000 mètres. Chaque pixel de l’image représente l’élévation de surface libre, normalisée de manière à avoir le même ordre de grandeur que l’intensité dans l’image radar. En abscisse, la figure représente l’angle ϴ en degrés, en ordonnées à gauche la portée en mètre et à droite l’élévation de surface libre normalisée. L’image R, représentée en figure 3, est obtenue à partir de retours radar générés par un code de simulation de radar utilisant les séries temporelles générées par le code de simulation de champs de vagues, paramétré selon différentes conditions environnementales (présence ou absence de vent, pluie, brouillard, etc.). Chaque image est générée avec les mêmes discrétisations spatiales et que l’image du champ de vague (mêmes unités représentées en abscisse et en ordonnées que dans la FIG. 2 , avec à droite l’intensité du retour radar). Si l’on analyse l’image R, on s’aperçoit que les caractéristiques du retour radar sont assez différentes le long de la direction de la propagation des vague (qui correspond à des azimuts de 90° - 100° et 270° - 280°, dans cet exemple) par rapport, notamment, à la direction perpendiculaire. Elles sont aussi différentes en fonction de la distance du radar, entre la partie basse et la partie haute de l’image. Ces différences sont visualisables aussi par les coupes à différents azimuts de l’image radar représentées en figures 4a (coupe à un azimut de 10°) et 4b (coupe à un azimut de 90°) : on voit des différences entre ce qu’on peut appeler la portée rapprochée (« close range » en anglais), jusqu’à 1000 m, et la portée lointaine (« far range » en anglais) au-delà de 1000 m, mais aussi entre les deux coupes, spécialement dans la portée lointaine. Une base d’apprentissage est créée à partir de duos d’images ( R , ) correspondant à la même situation. Il est nécessaire de prévoir au minimum trois duos d’images pour constituer cette base d’apprentissage. Mais il est préférable que la base contienne plus de duos pour obtenir un modèle capable de reconstruire l’élévation de surface libre de la houle dans plusieurs scénarios. On peut utiliser pendant la phase d’apprentissage un réseau de neurones profonds de type « transformer » ou de type convolutifs f , par exemple un réseau encodeur – décodeur U-Net qui est l’exemple non limitatif retenu pour les exemples, de préférence avec un ensemble de poids à optimiser (De façon connue, chaque réseau neuronal est associé à un ensemble de paramètres (poids) à optimiser). Pendant cette phase, une image radar R est donnée en entrée du réseau de neurones convolutifs f et celui-ci calcule une image résultat . Cette sortie est comparée à l’image de champs de vagues attendue W par une fonction de perte Cette fonction de perte est par exemple une mesure d’index de similarité structurale (on pourra se reporter à la publication Wang et al. 2004 : Zhou Wang, A.C. Bovik, H.R. Sheikh, and E.P. Simoncelli, “Image quality assessment: from error visibility to structural similarity,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600–612, 2004.) Le résultat de est utilisé pour mettre à jour l’ensemble des poids du réseau G par une méthode de rétropropagation de gradient stochastique et obtenir ainsi des valeurs optimales de poids . Par exemple, une méthode d’optimisation possible est décrite par Adam dans la publication Diederik & Ba, 2015 (Diederik, P. K., & Ba, J. (2015). Adam: A method for stochastic optimization. CoRR, abs/1412.6980), avec 50 époques : l’ensemble des duos d’images de la base d’apprentissage est vu 50 fois par le réseau, avec un taux d’apprentissage de 3.10 -4 . Formellement : avec moyenne, variance, et . Ce processus de reconstruction d’élévation de surface libre par un réseau de neurones convolutifs est représenté schématiquement à la figure 6, qui est un synoptique du processus de reconstruction d’élévation de surface libre par un réseau de neurones profonds RN comme un réseau U-Net : on y voit l’image W traité par le modèle de radar RM, pour obtenir le retour radar R, puis l’utilisation d’un réseau neuronal comme U-Net pour obtenir l’image résultat . On constate que si l’on utilise plusieurs réseaux de neurones convolutifs standard, en les entraînant sur des zones différentes du duo d’images, plutôt qu’un seul, on obtient de bien meilleurs résultats. Dans cet exemple, on considère quatre réseaux de neurones convolutifs spécialisés selon la plage d’azimut et la plage de portée (distance) : - Le réseau n° 1 RN1 ( FIG. 7 ) apprend sur la plage de portée rapprochée (« close range »), jusqu’à 1000 m, et sur la plage d’azimut dans la vague (« in-wave » en anglais), soit deux intervalles de 90° centrés autour de la direction principale des vagues (~95°) et son complément à 360° (~275°). - Le réseau n° 2 RN2 apprend sur la plage de portée rapprochée (« close range »), jusqu’à 1000 m, et sur la plage d’azimut hors la vague (« off-wave » en anglais), soit deux intervalles de 90° centrés autour des directions perpendiculaires à la direction principale des vagues (~5° et ~185°). - Le réseau n° 3 RN3 apprend sur la plage de portée lointaine (« far range » ), au-delà de 1000 m, et sur la plage d’azimut dans la vague (« in-wave »). - Le réseau n° 4 RN4 apprend sur la plage de portée lointaine (« far range »), et sur la plage d’azimut hors la vague (« off-wave »). Ces quatre réseaux neuronaux RN1 à RN4 sont représentés à la FIG. 7 : ils sont ainsi spécialisés dans l’image qui est découpée en quatre zones, à la fois selon la plage d’azimut et selon la plage de portée (distance). Ce choix de quatre réseaux neuronaux est bien sur un exemple, l’invention pouvant s’appliquer à un nombre inférieur ou supérieur de réseaux neuronaux, selon le nombre de zones que l’on veut distinguer dans l’image. Les figures 8a et 8b représentent des résultats de reconstruction (avec les mêmes unités en abscisse et en ordonnées que pour les figures 2 et 3) : - avec un seul réseau de neurones (U-Net standard) : FIG. 8 - et avec 4 réseaux neuronaux (U-Net) spécialisés par zone de l'image : FIG. 8 La métrique utilisée est la corrélation locale entre et dans les deux cas : des valeurs proches de 1 indiquent une forte similarité entre les images, zone par zone. On obtient clairement une meilleure reconstruction avec les U-Net spécialisés, plus particulièrement dans les plages « off-wave » en azimut. Exemple 2 Dans cet exemple, le réseau de neurones convolutif standard (type U-Net) est modifié en le guidant à partir d’une carte de distance informant de la distance à la position du radar. Cette information, qui n’est pas présente initialement dans la donnée, peut être construite à partir d’une carte de distance, c’est-à-dire une image de la même taille que l’image radar, indiquant en chaque point la distance au radar. Des exemples de ces guides, en représentation polaire et représentation cartésienne sont donnés en FIG. 11 , qui représente des images radar et guides, avec en haut, l’image radar initiale (en représentation polaire) à gauche, avec le guide correspondant à droite (fonction distance, intensité du noir vers le blanc indiquant des distances faibles à élevées respectivement), et en bas l’image radar en représentation cartésienne à gauche, et le guide correspondant à droite. L’information correspondant à l’orientation peut être construite de la même manière. L’entrainement et prédiction à partir du réseau est réalisé à l’aide de ce(s) guide(s). En pratique : - Un guide G est construit à partir du problème à résoudre. Ici, il s’agit de construire une image de même taille que l’image radar indiquant la distance au radar en chaque point. Une autre guide peut être aussi une image donnant une indication angulaire - La donnée d’entrée est modifiée en un couple d’images, image radar et carte de distance, et donnée au réseau de neurones convolutifs. Il serait possible également d’utiliser un trio ou plus d’images guides. Formellement : Appliquée à l’estimation de hauteur de vagues, sur une base d’apprentissage de seulement 5 duos d’images, les améliorations suivantes ont été obtenues, à la fois en représentation initiale des données (représentation polaire) et en représentation cartésienne. Le tableau 1 ci-dessous est un comparatif d’estimation par réseau U-net standard ou guidé, en représentation polaire ou Cartésienne. Plus le score SSIM est proche de 1, plus la similarité est importante Pour quantifier les résultats, les estimations du réseau sont comparées aux résultats attendus par une mesure d’index de similarité structurale [Wang et al. 2004]. Représentation Polaire Cartésienne Réseau U-net U-net guidé U-net U-net guidé Score SSIM 0.8608 0.8639 0.7504 0.8279 On vérifie de ces données qu’avec un réseau de type U-Net, on atteint déjà une bonne similarité, et qu’avec un réseau U-Net guidé, les résultats sont encore meilleurs (scores SSIM encore plus proches de 1). On rappelle que SSIM est un acronyme pour l’expression anglo-saxonne « Structural Similarity Index Measure » , qu’on peut traduire par mesure de l’index de similarité structurale. En conclusion, l’invention est donc très efficace, et propose différents niveaux de performances selon le mode de réalisation choisi. On souligne que si les exemples utilisent, à titre illustration, des réseaux neuronaux U-Net, l’invention s’applique de façon analogue avec d’autres types de réseaux neuronaux profonds, notamment ceux appelés « transformer », (dans une architecture « transformer » adaptée à la vision ),notamment tels que ceux décrits dans la publication: Tianyang Lin, Yuxin Wang, Xiangyang Liu, Xipeng Qiu, A survey of transformers, AI Open, Volume 3, 2022, Pages 111-132, ISSN 2666-6510. (https://doi.org/10.1016/j.aiopen.2022.10.001). Elle s’applique également de façon analogue avec au moins un opérateur neural de Fourier, notamment tel que décrit dans la publication Li, Z., Kovachki, N., Azizzadenesheli, K., Liu, B., Bhattacharya, K., Stuart, A., & Anandkumar, A. (2020). « Fourier neural operator for parametric partial differentia »l equations. arXiv preprint arXiv:2010.08895. On souligne également que le procédé selon l’invention comprend différentes étapes, qui peuvent être mises en œuvre avec des moyens informatiques, notamment un ordinateur, un serveur ou un calculateur. Les étapes en question peuvent être réalisées en ligne (moyens informatiques en connexion par des moyens de communication informatique, internet/intranet par exemple ) ou hors ligne : ainsi, notamment, l’acquisition d’images réelles peut être faite en ligne ou hors ligne (en étant pré-enregistrées et rendues accessibles). Procédé de détermination d’une élévation de la surface libre ESL d’une zone d’une étendue d’eau, caractérisé en ce que, selon ledit procédé, 1) - on constitue au moins une base de données d’apprentissage (E) d’une pluralité de duos (6) d’images (W,R), chaque duo étant constitué d’une première image (W) d’élévation de la surface libre ESL et d’une deuxième image de retour radar (R), les deux images d’un même duo correspondant à une même zone de la surface de l’étendue d’eau et à un instant dans le temps identique ou proche, lesdites images (W) et (R) étant réelles ou simulées 2) - on adjoint à chaque duo d’images (W,R) des caractéristiques spatiales de ladite zone de la surface de l’étendue d’eau correspondant à ce duo, lesdites caractéristiques spatiales (9) comprenant au moins la position par rapport au radar et à la ou les direction(s) principale(s) de vagues, lesdites caractéristiques spatiales étant directement connues lors de l’acquisition des images, ou étant déduites de l’analyse des images elles-mêmes, ou encore fournies par une source extérieure, 3) - on entraîne au moins un réseau de neurones profonds, notamment de type convolutifs, ou de type « transformer » ou un opérateur neural Fourier, sur au moins ladite base de données d’apprentissage (E,E’), en utilisant lesdites caractéristiques spatiales (9) pour spécialiser ledit ou lesdits réseaux de neurones profonds, et pour obtenir un modèle (H) de reconstruction de l’élévation de la surface libre ESL 4) - on acquiert des images retour réelles (8) par un radar 5) - on applique ledit modèle de reconstruction (H,H’) auxdites images retour réelles (8) de radar acquises pour obtenir l’élévation de surface libre ESL (I). Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’on obtient la première image (W) de chaque duo (6) d’images (W,R) par discrétisation de séries temporelles (2) tridimensionnelles d’élévation de surface libre ESL générées par un code de simulation (A) numérique de champs de vagues, et la deuxième image (R) de chaque duo d’images (W,R) par discrétisation de retours radars générés par un code de simulation numérique (B) de radar. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les premières images (W) de chaque duo (6) d’images (W,R) proviennent de mesures réelles d’élévation de surface libre ESL, notamment réalisées avec moins un capteur distant de type LiDAR ou un système de caméras stéréoscopiques ou un ensemble de bouées de mesure, sur au moins une partie de la surface couverte par le radar, et en ce que les deuxièmes images de retour radar (R) proviennent de mesures réelles effectuées par au moins un radar, notamment un radar maritime à bande X ou à bande S. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que la base de données d’apprentissage (E,E’) comprend une première base de duos d’images (W,R) d’élévation de surface et d’images de retour radar (R), dont toutes les images sont simulées, et une deuxième base de duos d’images (W,R) d’élévation de surface et d’images de retour radar, dont toutes les images sont réelles, le poids relatif desdites deux bases pouvant éventuellement être ajusté. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lesdites caractéristiques spatiales (9) comportent une distance à une origine, ladite origine correspondant notamment à la position du radar, et une orientation angulaire, notamment un azimut. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le ou au moins un des réseaux de neurones profonds (RN1, RN2,RN3,RN4) est un réseau encodeur-décodeur, par exemple d’architecture U-Net. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, pour obtenir le modèle de reconstruction de l’élévation de la surface libre ESL, - on découpe chaque duo d’images (W,R) en n zones distinctes, en fonction de caractéristiques spatiales, n étant supérieur ou égal à 2, et notamment étant égal à 4 - on utilise n réseaux neuronaux profonds (RN1, RN2,RN3,RN4), chaque réseau neuronal profond étant spécialisé sur une zone dédiée de duo (6) d’images (W,R) , - on entraîne chaque réseau neuronal sur sa zone de duo d’images (W,R) dédiée. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’on découpe lesdits duos (6) d’images (W,R) en n zones en fonction de l’azimut et de la distance au radar. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, pour obtenir ledit modèle de reconstruction (H,H’), on forme au moins une première image guide Rg1 pour chaque image de retour radar (R) de la base d’apprentissage (E,E’) au moyen d’une carte de distance au radar, et on entraîne le réseau de neurones profonds au moyen de ladite image d’élévation de surface (W) et de ladite au moins première image guide Rg1 associée. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que, pour obtenir ledit modèle de reconstruction (H,H’), on forme au moins une deuxième image guide Rg2 au moyen d’une carte d’orientation angulaire, et on entraîne le réseau de neurones profonds au moyen également de ladite deuxième image guide Rg2 associée. Procédé de détermination d’une élévation de la surface libre ESL d’une zone d’une étendue d’eau selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes : A1) on construit une première base de données d’images (W) obtenues à partir de séries temporelles tridimensionnelles (2) d’élévation de surface libre, notamment l’élévation (z), la position en coordonnées cartésiennes (x,y) ou polaires (r, ϕ), et le temps (t), générées par un code de simulation de champs de vagues (A) correspondant à différents états de mer, A2) on construit une deuxième base de données d’images dites retour (R ) obtenues à partir des retours radars générés par un code de simulation de radar (B) utilisant lesdites séries temporelles générées par le code de simulation de champs de vagues, paramétré selon des conditions environnementales (5), notamment la vitesse et la direction du vent et la présence de précipitations A3) on construit une base d’apprentissage (E,E’) comprenant un premier ensemble des images de la première base de données (W) construite à l’étape A1) et un premier ensemble des images retour correspondantes de la deuxième base de données (R) construite à l’étape A2) en intégrant les conditions environnementales utilisées à l’étape A2), de façon à obtenir des duos d’images (W,R) constitués chacun d’une première image (W) d’élévation de surface et d’une deuxième image de retour radar (R), les deux images d’un même duo correspondant à une même zone de la surface de l’étendue d’eau et à un instant dans le temps identique ou proche, A4) on adjoint à chaque duo d’images (W,R) de la base de données d’apprentissage (E,E’) les caractéristiques spatiales (9) de la zone de la surface de l’étendue d’eau correspondant à ce duo, lesdites caractéristiques spatiales comprenant une distance à une origine, ladite origine correspondant notamment à la position du radar, et une orientation, notamment en azimut, par rapport à la ou les direction(s) principale(s) des vagues A5) on construit un modèle (H,H’) de reconstruction d’élévation de surface libre à partir de la base de données d’apprentissage (E,E’) obtenue à l’étape A3) et des caractéristiques spatiales spécifiées à l’étape A4), par entraînement d’au moins un réseau de neurones profonds de type convolutifs ou « transformer », notamment de type U-Net, ou opérateur neural de Fourier, le(s)dit(s) réseau(x) étant spécialisé(s) avec les caractéristiques spatiales obtenues à l’étape A4) A6) on acquiert des images réelles (F) à l’aide d’au moins un radar, notamment maritime, auxquelles on adjoint leurs caractéristiques spatiales définies à l’étape A4) A7) on détermine l’élévation de surface libre ESL en appliquant le modèle (H,H’) de reconstruction d’élévation de surface libre obtenu à l’étape A5) au moins aux images réelles (8) acquises avec le radar à l’étape A6) avec leurs caractéristiques spatiales. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que, dans l’étape A2) de construction de la deuxième base de données d’images retour, on paramètre le code de simulation de radar selon des conditions environnementales (5) choisies parmi au moins : la présence ou l’absence de vent, la vitesse du vent, la direction du vent, la présence ou l’absence de précipitation comme la pluie, l’intensité de précipitation, la présence ou l’absence de brouillard, la température et l’état de la mer. Procédé selon l’une des revendications 11 ou 12, caractérisé en ce que, dans l’étape A5) de construction du modèle (H,H’) de reconstruction d’élévation de surface libre, on valide ledit modèle avec une base de données de validation composée d’un deuxième ensemble d’images de la première base de données construite à l’étape A1) et d’un deuxième ensemble des images retour correspondantes de la deuxième base de données construite à l’étape A2), lesdits ensembles étant différents de ceux utilisés pour l’apprentissage. Procédé selon l’une des revendications 11 à 13, caractérisé en ce que, dans l’étape A6) d’acquisition (F) des images réelles (8) à l’aide d’au moins un radar maritime, on enregistre lesdites images, et en ce que, dans l’étape A7) de détermination de l’élévation de surface libre ESL, on utilise un moyen de communication, notamment un moyen informatique, pour accéder auxdites images radars enregistrées. Procédé selon l’une des revendications 11 à 14, caractérisé en ce qu’on met également en œuvre les étapes supplémentaires suivantes qu’on réalise entre l’étape A5 et l’étape A6) : B0) on réalise des mesures d’élévation de la surface libre ESL sur au moins une partie de la zone couverte par le radar, notamment maritime, simulé dans l’étape A1), notamment au moyen d’un système de caméras stéréoscopiques, d’un LIDAR ou d’un ensemble de bouées de mesure B1) on construit une base de données d’images obtenues en numérisant les mesures réelles des vagues obtenues à l’étape B0), B2) on construit une base de données d’images obtenues à partir des signaux de retours réels obtenus avec un radar maritime, synchronisée en temps avec la base de données d’images construite à l’étape B1), B3) on construit une base de données réelles d’apprentissage à partir d’un ensemble d’images de mesures de l’ESL de la base de données obtenue à l’étape B1) et d’un ensemble d’images des retours radar réel de la base de données obtenue à l’étape B2), sous forme de duos d’images B4) on adjoint à chaque duo d’images de l’étape B3 associant des mesures réelles d’élévation de surface libre ESL, et les retours radar réels les caractéristiques spatiales de la zone correspondante de la surface d’étendue d’eau, notamment en termes de distance et de direction par rapport à la ou les direction(s) principales de vagues B5) On rend plus robuste le modèle de reconstruction d’élévation de surface libre construit à l’étape A5) à partir de la base de données réelles d’apprentissage obtenue à l’étape B3) et des caractéristiques spatiales déterminées à l’étape B4), en utilisant des méthodes d’apprentissage automatique ou d’apprentissage profond, sur des zones concordantes entre mesures réelles et retours radars réels., B6) on acquiert (F) des images réelles (8) à l’aide d’au moins un radar, notamment maritime B7) On remplace l’étape A7) par l’étape B7) en appliquant le modèle de reconstruction d’élévation de surface libre amélioré (H’) obtenu à l’étape B5) au moins aux images réelles (8) acquises avec le radar à l’étape B6). Procédé de suivi, d’exploitation, ou de contrôle d’un système soumis à des vagues au sein d’une étendue d’eau, dans lequel on met en œuvre les étapes suivantes : - on détermine l’élévation de la surface libre de ladite étendue d’eau au moyen du procédé de détermination d’élévation de surface libre selon l’une des revendications précédentes; et - on supervise, on exploite, ou on contrôle ledit système soumis à des vagues en fonction de l’élévation de la surface libre de ladite étendue d’eau ainsi déterminée. Ordinateur, serveur ou calculateur configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 16. Produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par un ordinateur, un serveur ou un calculateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 16, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur, un serveur ou un calculateur. Support de stockage lisible par ordinateur, serveur ou calculateur et stockant des instructions, qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, serveur ou calculateur impliquent que l’ordinateur, le serveur ou le calculateur met en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 16.