LA TÉLÉDÉTECTION ET LES CATASTROPHES NATURELLES

Télédétection et traitement de l’information

La télédétection peut être définie comme étant l’acquisition et le stockage d’information sur l’environnement et les objets terrestres par le biais de mesures du rayonnement électromagnétique (RÉM) provenant de ces objets eux-mêmes, sans contact physique (à distance). En télédétection, toute cible nécessite d’être illuminée par une source d’énergie avant de pouvoir procéder au traitement et à l’interprétation de ladite cible. Deux sortes d’interaction se produisent durant le trajet de la source d’énergie vers la cible d’une part et d’autre part de la cible vers les capteurs. Ces interactions sont fonction des caractéristiques du RÉM, des propriétés de la surface de la cible et aussi des propriétés atmosphériques. Les capteurs montés à bord des plates-formes aériennes ou spatiales ne mesurent que les RÉM de la cible d’intérêt codifié dans un format lisible par l’intermédiaire des ordinateurs. Cette énergie diffusée ou émise est enregistrée par les capteurs. c’est ainsi que les données images aéroportées sont analysées par les photointerprètes avant leurs possible intégration dans les systèmes d’informations géographiques (S.I.G.). Quant aux images stallitaires, elles sont enregistrées dans les plates formes terrestres en données numériques avant de subir des prétraitements (correction géométriques, radiométriques et atmosphériques) et des améliorations (filtrage, rehaussement, etc.) avant l’intervention des photointerprètes .

Prétraitement des données satellitaires

Il existe trois types de correction de données satellitaires indispensables afin de permettre des comparaisons des images temporelles (multidates), mais aussi une meilleure compatibilité avec les documents existants (cartes topographiques). Il faudra définir les transformations et les techniques nécessaires pour l’obtention du produit final qu’est la carte thématique. Dans cette optique, il faut distinguer les différentes corrections à apporter aux images satellitaires (SPOT, LANDSAT, IKONOS, ASTER, QUICKBIRD…) : corrections géométriques, corrections radiométriques et corrections atmosphériques. Les différentes images subissent des prétraitements de base (la géoréférentiation) avant d’effectuer les corrections ci-mentionnées. Ainsi, les niveaux de pré-traitement d’une scène SPOT sont :
niveau 1A : égalisation des détecteurs dans chaque bande spectrale ;
niveau 1B : correction radiométrique et géométrique des déformations systématiques introduites par la plate forme ;
niveau 2A : correction géométrique pour restituer la scène dans une projection géographique donnée sans points d’appui ou points de contrôle ;
niveau 2B : idem au niveau 2A avec l’intervention des points d’appui qui lui confèrent plus de précision ;
niveau 3 : idem comme le niveau 2B, mais cette fois-ci, il tient compte des modèles numériques de terrain pour mieux apprécier l’altitude approchée en chaque point.

Définition et taxonomie des voies de communication

La variabilité typologique de la rue ou de la route est aussi un problème en soi. En effet, les voies de communication, en général, si elles sont présentes peuvent être soit en construction ou abandonnées, ce qui peut présenter un problème quant à la détection de l’asphalte (la matière de couverture de la route). Parlant de voies de communication, les voies ferrées, les traverses, les ponts couverts ou non, les passerelles, les tunnels, les digues, les talus de remblai ou encore les murs antibruit, etc., sont les éléments visibles et perturbateurs pour la détection et l’extraction des routes. Il nous faut établir une nomenclature exhaustive de la route afin d’appréhender tous ses aspects distinctifs des autres éléments différents des routes (des non-routes).

Étude sur la variabilité des routes et ses contraintes

Avant cette prouesse technologique, l’extraction des routes dans la littérature portait sur les images satellitaires dont la résolution spatiale des images était au mieux de 10 m où les lignes étaient d’épaisseur compris entre 1 et 3 pixels. Seulement les routes principales (autoroutes, boulevards) étaient visibles et les routes secondaires étaient non visibles ou étaient fragmentées dans l’image.
La très haute résolution spatiale, les routes sont vu comme un ruban (une surface versus ligne) avec une épaisseur de plus 3 pixles dans les images. Donc, cela ajoute une révision et adaptation des méthodes d’extraction de route à partir des images satellitaires qui constitue un défis dans le domaine de l’analyse d’images.
Par le principe de l’action et de la réaction, l’amélioration de la résolution spatiale certes permet une bonne détection et une meilleure extraction des différentes voies de communication, mais engendrera une augmentation significative du bruit dans l’image de sortie. Cela rendra du coup la procédure d’extraction encore plus difficile. La présence des voitures, le pont et son ombre sur l’image vont certainement perturber l’extraction automatique des routes

Travaux sur les images à haute et à très haute résolution spatiale

Dans ces différents résumés de l’état de l’art, on prendra en considération la nature des différents types d’images (optique, radar) à résolutions différentes avec une bande spectrale minimale (PAN, MSP ou HSP), car l’ensemble des travaux porte soit sur les images optiques (LANDSAT, SPOT, IRS, QUICKBIRD, etc.), soit sur les images radars (RADARSAT). Et nous savons d’autre part que pour l’activation de la Charte internationale : Espace et catastrophes majeures, le bureau de coordination doit disposer de toutes les ressources possibles (images et moyens) pour pouvoir circonscrire la zone sinistrée et apporter sa contribution à la logistique déployée ou à déployer. Le chef de projet et son équipe doivent être en mesure de développer et traiter toutes sortes d’images de toute zone du globe terrestre parvenant à eux pour procéder et traiter les informations utiles à temps. D’où l’importance de la diversité de capteurs à différentes résolutions de toute zone terrestre.

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Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 LA TÉLÉDÉTECTION ET LES CATASTROPHES NATURELLES
1.1 Télédétection et traitement de l’information
1.1.1 Représentation et structure d’une image numérique
1.1.2 Format d’enregistrement et format d’échange d’images
1.2 Choix du type d’images de télédétection
1.2.1 Mesures du RÉM et domaine de détection
1.2.2 Caractéristiques spectrales
1.2.3 Caractéristiques radiométriques
1.2.4 Caractéristiques spatiales
1.3 Principaux capteurs optiques pour l’extraction de routes
1.4 Prétraitement des données satellitaires
1.4.1 Corrections géométriques
1.4.2 Corrections radiométriques
1.4.3 Perturbations atmosphériques
1.4.4 Corrections atmosphériques
1.5 Chaîne de traitement dans le cadre d’une cartographie des catastrophes naturelles
1.5.1 Rôle d’un photointerprète
1.5.2 Chaîne de traitement et les intervenants lors d’une crise majeure
1.5.3 Risque majeur
1.6 Conclusion
CHAPITRE 2 L’ÉTAT DE L’ART DE L’EXTRACTION DE RÉSEAUX ROUTIERS 
2.1 Définition et taxonomie des voies de communication
2.2 Étude sur la variabilité des routes et ses contraintes
2.3 Illustration des artéfacts
2.4 Étude bibliographique des travaux sur l’extraction de routes
2.5 Travaux sur les images à haute et à très haute résolution spatiale
2.5.1 Informations radiomètriques
2.5.2 Informations radiométriques, géométriques et données auxiliaires
2.5.3 Limite des méthodes et techniques d’extraction de routes
2.6 Conclusion
CHAPITRE 3 LES TECHNIQUES DE L’ANALYSE MULTIRÉSOLUTION 
3.1 Généralités sur la théorie des signaux
3.2 Rappels mathématiques et définitions de base
3.3 Analyse de Fourier
3.3.1 Transformée de Fourier
3.3.2 Manque de localisation temporelle de l’analyse de Fourier
3.3.3 Fenêtrage : analyse temps/fréquence
3.3.4 Transformée de Fourier à fenêtre glissante
3.3.5 Propriétés de la transformée de la fenêtre glissante
3.3.6 Rappel sur l’analyse de Fourier
3.4 Analyse en ondelettes
3.4.1 Transformée en ondelettes
3.4.2 Fenêtre temps/fréquence
3.5 Rappel sur l’analyse de Fourier et les ondelettes
3.6 Lien entre les ondelettes et la multirésolution
3.7 Analyse multirésolution et les différentes techniques pyramidales
3.7.1 Système Visuel Humain
3.7.2 Principe de l’analyse multirésolution
3.7.3 Mise en pratique d’une analyse multirésolution en général
3.7.4 Pyramides laplaciennes et pyramide gaussiennes
3.7.5 Algorithme «à trous»
3.7.6 Propriétés du noyau gaussien discret
3.7.7 Transformation de caractéristiques visuelles invariante à l’échelle
3.7.8 Principe et fonctionnement des descripteurs SIFT
3.8 Bilan sur la multirésolution et l’extraction de caractéristiques
3.9 Conclusion
CHAPITRE 4 MÉTHODES D’EXTRACTION ET DE SUIVI DE ROUTES 
4.1 Représentation de la connaissance et traitement de l’information incertaine
4.1.1 Logique propositionnelle et logique du premier ordre (Fitting (1996))
4.1.2 Approches statistiques probabilistes
4.1.3 Logique floue (Dubois et Prade (1980))
4.1.4 Théorie des croyances (Dempster (2008) Shafer (1976))
4.1.5 Graphe et recherche d’une solution optimale
4.2 Vers une proposition de modèle de route pour notre étude
4.3 Protocole expérimental et organigramme méthodologique
4.3.1 Représentation pyramidale : génération des images multispectrales dans l’espace d’échelles
4.3.1.1 Décomposition, filtrage et recomposition
4.3.2 Algorithme d’extraction, de suivi de route et d’évaluation quantitative
4.3.2.1 Opérateurs aveugles de recherche de routes : chapeau hautde-forme
4.3.2.2 Opérateurs aveugles de recherche de routes : opérateur de Duda
4.3.2.3 Algorithme d’extraction de routes : technique de l’angle spectral
4.3.3 Opérateur de suivi de route : programmation dynamique
4.3.4 Opérateur de suivi de route : filtre de Kalman
4.3.4.1 Biais et variance
4.3.4.2 Pourquoi le filtre de Kalman ?
4.3.4.3 Bilan et limites du filtre de Kalman classique
4.3.4.4 Modélisation du problème de suivi de route
4.3.4.5 Espace d’observation
4.3.4.6 Suivi d’un seul bord de la route
4.3.4.7 Bilan partiel sur le filtre de Kalman étendu
4.3.4.8 Choix du vecteur d’observation et validation des observations
4.3.4.9 Méthode de sélection de l’observation
4.3.4.10 Validation des estimations
4.3.4.11 Fusion des processus des deux bords de la route
4.3.4.12 Initialisation des paramètres et des matrices
4.3.5 Projection et évaluation
4.3.5.1 Projection sélective
4.3.5.2 Évaluation quantitative
4.4 Conclusion
CHAPITRE 5 RÉSULTATS EXPÉRIMENTAUX 
5.1 Description des sites d’étude et des données
5.1.1 Justification de l’emploi des images
5.1.2 Les paramètres expérimentaux
5.2 Évaluation des trois séries d’images
5.2.1 Première image : scène rurale
5.2.1.1 Évaluation qualitative
5.2.1.2 Évaluation quantitative
5.2.2 Deuxième image : scène périurbaine
5.2.2.1 Évaluation qualitative
5.2.2.2 Évaluation quantitative
5.2.3 Troisième image : scène urbaine sinistrée d’Haïti
5.2.3.1 Évaluation qualitative
5.2.3.2 Évaluation quantitative
5.3 Conclusion
CHAPITRE 6 ANALYSE ET INTERPRÉTATION DES RÉSULTATS
6.1 Fiabilité de la référence manuelle
6.2 Base de données de référence
6.3 Variabilité typologique de la route
6.4 Évaluation localisée
6.5 Similarité de signature et pixel de référence
6.6 Rehaussement
CONCLUSION GÉNÉRALE

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