Réfraction atmosphériqueLa réfraction atmosphérique est un phénomène optique qui consiste en une trajectoire non rectiligne de la lumière à la traversée de l'atmosphère et qui est dû à la variation de la densité de l'air avec l'altitude. Pour les objets immergés dans l'atmosphère, le phénomène prend le nom de réfraction terrestre et conduit aux mirages ainsi qu'à des effets de miroitement et d'ondulation pour les objets lointains.
SeeingLe seeing (du verbe anglais to see signifiant « voir »), ou en français la qualité d'image ou la qualité de la visibilité, est une grandeur servant à caractériser la qualité optique du ciel. En pratique, le seeing mesure la turbulence atmosphérique. Avec la transparence du ciel, il est donc un des paramètres utilisés par les astronomes pour mesurer la qualité du ciel et a fortiori des observations astronomiques. Ces deux paramètres dépendent notamment de la température, de la pression, du vent et de l'humidité ainsi que de leurs variations.
Imagerie hyperspectralevignette|Projection bi-dimensionnelle d'une image hyperspectrale d'une région de la Terre prise depuis l'espace. vignette|Image hyperspectrale de plusieurs pierres permettant d'identifier les éléments qui les composent. vignette|L'imagerie hyperspectrale comparée à l'imagerie spectrale. vignette|Les différentes techniques d'acquisition d'une image hyperspectrale. L'imagerie hyperspectrale ou spectro-imagerie est une technologie permettant d'obtenir l'image d'une scène dans un grand nombre (généralement plus d'une centaine) de bandes spectrales à la fois étroites et contigües.
Masse d'air (astronomie)La masse d'air en astronomie est le rapport de la longueur du trajet dans l'atmosphère que les rayons lumineux provenant d'une source céleste doivent parcourir avant d'arriver au sol à un angle ou endroit donnés par rapport à la longueur du trajet que des rayons provenant du zénith au niveau de la mer. Il est considéré que la masse d'air normalisée au zénith et au niveau de la mer est égale à 1 et qu'une augmentation par l'angle entre la source et la position l'augmente pour atteindre une valeur d'environ 38 à l'horizon.
Méthode d'EulerEn mathématiques, la méthode d'Euler, nommée ainsi en l'honneur du mathématicien Leonhard Euler (1707 — 1783), est une procédure numérique pour résoudre par approximation des équations différentielles du premier ordre avec une condition initiale. C'est la plus simple des méthodes de résolution numérique des équations différentielles. thumb|Illustration de la méthode d'Euler explicite : l'avancée se fait par approximation sur la tangente au point initial.
Méthode itérativeEn analyse numérique, une méthode itérative est un procédé algorithmique utilisé pour résoudre un problème, par exemple la recherche d’une solution d’un système d'équations ou d’un problème d’optimisation. En débutant par le choix d’un point initial considéré comme une première ébauche de solution, la méthode procède par itérations au cours desquelles elle détermine une succession de solutions approximatives raffinées qui se rapprochent graduellement de la solution cherchée. Les points générés sont appelés des itérés.
Heun's methodIn mathematics and computational science, Heun's method may refer to the improved or modified Euler's method (that is, the explicit trapezoidal rule), or a similar two-stage Runge–Kutta method. It is named after Karl Heun and is a numerical procedure for solving ordinary differential equations (ODEs) with a given initial value. Both variants can be seen as extensions of the Euler method into two-stage second-order Runge–Kutta methods.
Edge-preserving smoothingEdge-preserving smoothing or edge-preserving filtering is an technique that smooths away noise or textures while retaining sharp edges. Examples are the median, bilateral, guided, anisotropic diffusion, and Kuwahara filters. In many applications, e.g., medical or satellite imaging, the edges are key features and thus must be preserved sharp and undistorted in smoothing/denoising. Edge-preserving filters are designed to automatically limit the smoothing at “edges” in images measured, e.g., by high gradient magnitudes.
Méthode de JacobiLa méthode de Jacobi, due au mathématicien allemand Karl Jacobi, est une méthode itérative de résolution d'un système matriciel de la forme Ax = b. Pour cela, on utilise une suite x qui converge vers un point fixe x, solution du système d'équations linéaires. On cherche à construire, pour x donné, la suite x = F(x) avec . où est une matrice inversible. où F est une fonction affine. La matrice B = MN est alors appelée matrice de Jacobi.
Méthode de GalerkineEn mathématiques, dans le domaine de l'analyse numérique, les méthodes de Galerkine sont une classe de méthodes permettant de transformer un problème continu (par exemple une équation différentielle) en un problème discret. Cette approche est attribuée aux ingénieurs russes Ivan Boubnov (1911) et Boris Galerkine (1913). Cette méthode est couramment utilisée dans la méthode des éléments finis. On part de la formulation faible du problème. La solution appartient à un espace fonctionnel satisfaisant des propriétés de régularité bien définies.
