Amélioration des données altimétriques dans la région du Grand Lac des Esclaves à partir d’images Radarsat-2

Résumé : En raison de sa grande étendue, le Nord canadien présente plusieurs défis logistiques pour une exploitation rentable de ses ressources minérales. La TéléCartographie Prédictive (TCP) vise à faciliter la localisation de gisements en produisant des cartes du potentiel géologique. Des données altimétriques sont nécessaires pour générer ces cartes. Or, celles actuellement disponibles au nord du 60e parallèle ne sont pas optimales principalement parce qu’elles sont dérivés de courbes à équidistance variable et avec une valeur au mètre. Parallèlement, il est essentiel de connaître l'exactitude verticale des données altimétriques pour être en mesure de les utiliser adéquatement, en considérant les contraintes liées à son exactitude. Le projet présenté vise à aborder ces deux problématiques afin d'améliorer la qualité des données altimétriques et contribuer à raffiner la cartographie prédictive réalisée par TCP dans le Nord canadien, pour une zone d’étude située au Territoire du Nord-Ouest. Le premier objectif était de produire des points de contrôles permettant une évaluation précise de l'exactitude verticale des données altimétriques. Le second objectif était de produire un modèle altimétrique amélioré pour la zone d'étude. Le mémoire présente d'abord une méthode de filtrage pour des données Global Land and Surface Altimetry Data (GLA14) de la mission ICESat (Ice, Cloud and land Elevation SATellite). Le filtrage est basé sur l'application d'une série d'indicateurs calculés à partir d’informations disponibles dans les données GLA14 et des conditions du terrain. Ces indicateurs permettent d'éliminer les points d'élévation potentiellement contaminés. Les points sont donc filtrés en fonction de la qualité de l’attitude calculée, de la saturation du signal, du bruit d'équipement, des conditions atmosphériques, de la pente et du nombre d'échos. Ensuite, le document décrit une méthode de production de Modèles Numériques de Surfaces (MNS) améliorés, par stéréoradargrammétrie (SRG) avec Radarsat-2 (RS-2). La première partie de la méthodologie adoptée consiste à faire la stéréorestitution des MNS à partir de paires d'images RS-2, sans point de contrôle. L'exactitude des MNS préliminaires ainsi produits est calculée à partir des points de contrôles issus du filtrage des données GLA14 et analysée en fonction des combinaisons d’angles d'incidences utilisées pour la stéréorestitution. Ensuite, des sélections de MNS préliminaires sont assemblées afin de produire 5 MNS couvrant chacun la zone d'étude en totalité. Ces MNS sont analysés afin d'identifier la sélection optimale pour la zone d'intérêt. Les indicateurs sélectionnés pour la méthode de filtrage ont pu être validés comme performant et complémentaires, à l’exception de l’indicateur basé sur le ratio signal/bruit puisqu’il était redondant avec l’indicateur basé sur le gain. Autrement, chaque indicateur a permis de filtrer des points de manière exclusive. La méthode de filtrage a permis de réduire de 19% l'erreur quadratique moyenne sur l'élévation, lorsque que comparée aux Données d'Élévation Numérique du Canada (DNEC). Malgré un taux de rejet de 69% suite au filtrage, la densité initiale des données GLA14 a permis de conserver une distribution spatiale homogène. À partir des 136 MNS préliminaires analysés, aucune combinaison d’angles d’incidences des images RS-2 acquises n’a pu être identifiée comme étant idéale pour la SRG, en raison de la grande variabilité des exactitudes verticales. Par contre, l'analyse a indiqué que les images devraient idéalement être acquises à des températures en dessous de 0°C, pour minimiser les disparités radiométriques entre les scènes. Les résultats ont aussi confirmé que la pente est le principal facteur d’influence sur l’exactitude de MNS produits par SRG. La meilleure exactitude verticale, soit 4 m, a été atteinte par l’assemblage de configurations de même direction de visées. Par contre, les configurations de visées opposées, en plus de produire une exactitude du même ordre (5 m), ont permis de réduire le nombre d’images utilisées de 30%, par rapport au nombre d'images acquises initialement. Par conséquent, l'utilisation d'images de visées opposées pourrait permettre d’augmenter l’efficacité de réalisation de projets de SRG en diminuant la période d’acquisition. Les données altimétriques produites pourraient à leur tour contribuer à améliorer les résultats de la TCP, et augmenter la performance de l’industrie minière canadienne et finalement, améliorer la qualité de vie des citoyens du Nord du Canada.

Classification multi-échelle d'images à très haute résolution spatiale basée sur une nouvelle approche texturale

Résumé : Face à l’accroissement de la résolution spatiale des capteurs optiques satellitaires, de nouvelles stratégies doivent être développées pour classifier les images de télédétection. En effet, l’abondance de détails dans ces images diminue fortement l’efficacité des classifications spectrales; de nombreuses méthodes de classification texturale, notamment les approches statistiques, ne sont plus adaptées. À l’inverse, les approches structurelles offrent une ouverture intéressante : ces approches orientées objet consistent à étudier la structure de l’image pour en interpréter le sens. Un algorithme de ce type est proposé dans la première partie de cette thèse. Reposant sur la détection et l’analyse de points-clés (KPC : KeyPoint-based Classification), il offre une solution efficace au problème de la classification d’images à très haute résolution spatiale. Les classifications effectuées sur les données montrent en particulier sa capacité à différencier des textures visuellement similaires. Par ailleurs, il a été montré dans la littérature que la fusion évidentielle, reposant sur la théorie de Dempster-Shafer, est tout à fait adaptée aux images de télédétection en raison de son aptitude à intégrer des concepts tels que l’ambiguïté et l’incertitude. Peu d’études ont en revanche été menées sur l’application de cette théorie à des données texturales complexes telles que celles issues de classifications structurelles. La seconde partie de cette thèse vise à combler ce manque, en s’intéressant à la fusion de classifications KPC multi-échelle par la théorie de Dempster-Shafer. Les tests menés montrent que cette approche multi-échelle permet d’améliorer la classification finale dans le cas où l’image initiale est de faible qualité. De plus, l’étude effectuée met en évidence le potentiel d’amélioration apporté par l’estimation de la fiabilité des classifications intermédiaires, et fournit des pistes pour mener ces estimations.

Amélioration de la résolution spatiale de simulations de neige du modèle SNOWPACK dans un contexte de l'accès à la nourriture du caribou de Peary

Le caribou de Peary, désigné en voie de disparition, n’est pas épargné par les changements climatiques. Par le passé, des hivers successifs caractérisés par des conditions météorologiques extrêmes ont entrainé des déclins importants de population en quelques années, pouvant aller jusqu’à 98 %. L’augmentation des épisodes de redoux hivernaux et de pluies sur neige réduit les conditions d’accès à la nourriture de cette sous-espèce. Ces conditions ont pour conséquence d’augmenter la densité des couches de neige dans le manteau neigeux, ce qui empêche le caribou d’avoir accès au fourrage couvrant le sol en hiver. Dans cet esprit, l’outil de spatialisation de SNOWPACK dans l’Arctique (OSSA) développé dans Ouellet et al. (2016) permet la spatialisation des conditions d’accès à la nourriture du caribou de Peary en utilisant le modèle de simulation du couvert nival SNOWPACK. Le paramètre du couvert nival utilisé est l’épaisseur cumulée au-delà d’un seuil fixe de densité durant la saison hivernale (ECD). L'OSSA fournit un résultat d’une résolution spatiale de 32 km puisque les données météorologiques utilisées sont les données de réanalyses du North American Regional Reanalysis (NARR) qui possède une résolution de 32 km. Cette résolution grossière ne permet pas de documenter et prédire la migration locale des différentes populations sur les îles de l'archipel arctique canadien. L’objectif principal de ce projet est donc d’évaluer le potentiel d'une approche de raffinement spatial de l'OSSA à une résolution de 1 km. Afin d’affiner la résolution spatiale de la simulation de l’ECD, des données de pente et de l’albédo du sol à une résolution de 1 km ont été utilisées. Avant d’effectuer les simulations à haute résolution, la sensibilité de l’ECD à ces deux paramètres du terrain a été testée. Les simulations préliminaires ont permis de démontrer que plus la pente est élevée, plus l’ECD sera faible. Également, il a été identifié que la pente va affecter l’ECD à partir d’un seuil de 3 degré. L’albédo du sol a aussi un impact significatif sur l’ECD, mais à un niveau moins important que la pente. Finalement, la comparaison des résultats à faible et haute résolution a pu démontrer que l’approche de raffinement spatial appliquée permet d’obtenir une information plus détaillée des conditions d’accès à la nourriture du caribou de Peary. Les résultats d’ECD obtenus à 1 km de résolution montrent des écarts avec l’ECD à 32 km de résolution pouvant dépasser les 2000 cm. Finalement, cette étude montre l’intérêt d’automatiser cette approche afin de pouvoir spatialiser les conditions d’accès à la nourriture à une résolution de 1 km et de prédire certaines micro-variabilités dans les déplacements futurs des caribous de Peary en fonction des changements climatiques.

Étude de besoins et proposition d’un prototype d’application mobile supportant l’inventaire archéologique

Les inventaires archéologiques représentent une part importante des travaux archéologiques qui sont effectués en sol québécois. Il s’agit d’interventions qui sont réalisées en milieux urbains ou ruraux, mais également dans des milieux forestiers parfois éloignés. Lors de ces interventions, plusieurs informations de nature spatiale sont prises, tant pour évaluer la présence ou l’absence de vestiges archéologiques que pour décrire l’environnement et les perturbations observées. Les données issues de ces travaux sont de manière générale enregistrées sur le terrain sur des supports papiers, pour être éventuellement transférées en format numérique après l’intervention, et la localisation sur le terrain est effectuée à l’aide de cartes, de la boussole et d’un appareil GPS. Ce projet cherche à évaluer la contribution potentielle d’une solution géomatique mobile qui permettrait d’assister les archéologues sur le terrain, tant au niveau de la saisie de données que de la géolocalisation sur le terrain. Afin d’identifier l’intérêt, les attentes et les besoins prioritaires d’une telle solution, une enquête a été réalisée auprès de la communauté archéologique. Subséquemment, afin de démontrer qu’une solution géomatique mobile pourrait être développée afin de soutenir les travaux archéologiques, un appareil mobile adapté aux contraintes du terrain archéologique a été identifié et un prototype d’application a été développé, sur la base des résultats de l’enquête obtenus. Il nous a par la suite été possible de faire prendre en main la solution mobile développée par une archéologue et un essai en milieu contrôlé a pu être réalisé afin d’avoir une évaluation critique de l’application et de proposer des pistes d’amélioration. Les résultats obtenus indiquent que la technologie géomatique mobile est aujourd’hui suffisamment accessible pour pouvoir bien s’adapter aux réalités de terrain et ainsi venir répondre à certains besoins des professionnels de terrain tout en demeurant abordable. Malgré quelques pistes d’amélioration qui ont été identifiées, l’enthousiasme suscité par l’application développée démontre l’intérêt des utilisateurs à intégrer ces nouvelles technologies. La démarche de développement employée est également novatrice puisqu’elle permet de développer, en l’espace de quelques mois, une application adaptée à un contexte de terrain professionnel particulier, tout en demeurant grandement modulable et pouvant s’adapter à d’autres domaines d’application.

Algorithme non intrusif de localisation et de correction de distorsions dans les signaux sonores compressés à bas débits

Des sites de visionnement de contenu audio-vidéo en temps-réel comme YouTube sont devenus très populaires. Le téléchargement des fichiers audio/vidéo consomme une quantité importante de bande passante des réseaux Internet. L’utilisation de codecs à bas débit permet de compresser la taille des fichiers transmis afin de consommer moins de bande passante. La conséquence est une diminution de la qualité de ce qui est transmis. Une diminution de qualité mène à l’apparition de défauts perceptibles dans les fichiers. Ces défauts sont appelés des artifices de compression. L’utilisation d’un algorithme de post-traitement sur les fichiers sonores pourrait augmenter la qualité perçue de la musique transmise en corrigeant certains artifices à la réception, sans toutefois consommer davantage de bande passante. Pour rehausser la qualité subjective des fichiers sonores, il est d’abord nécessaire de déterminer quelles caractéristiques dégradent la qualité perceptuelle. Le présent projet a donc pour objectif le développement d’un algorithme capable de localiser et de corriger de façon non intrusive, un artifice provoqué par des discontinuités et des incohérences au niveau des harmoniques qui dégrade la qualité objective dans les signaux sonores compressés à bas débits (8 – 12 kilobits par seconde).

Le traitement définitoire des noms de plantes herbacées dans le Petit Robert

La présente étude, de type métalexicographique, s'insère dans une perspective de recherche visant à dresser le bilan de la pratique lexicographique réservée aux noms d'espèces naturelles dans les dictionnaires usuels du français. Elle porte sur le traitement définitoire de tous les noms de plantes herbacées répertoriés dans le Petit Robert (édition électronique 1996). Son objectif principal est de décrire très précisément la pratique définitoire en cause. Nous commençons par passer rapidement en revue les différents procédés définitoires illustrés par notre corpus, avant de procéder à l'analyse détaillée du procédé le plus exploité, celui de la définition par inclusion. Notre méthode d'analyse est basée sur la segmentation et l'examen comparatif des différentes composantes sémantiques et formelles présentes dans les définitions par inclusion de notre corpus. Elle permet non seulement de mieux connaître la pratique du Petit Robert , mais aussi d'en extraire un certain savoir-faire. Nous étudions quatre grandes catégories d'éléments descriptifs bien représentées dans notre corpus: les éléments de classification, les éléments de localisation, les éléments de valorisation ainsi que les éléments de morphologie en lien avec ces derniers. Nous donnons, de la métalangue utilisée et des principaux modèles de description exploités, un portrait relativement précis qui pourra alimenter la réflexion des lexicographes et autres linguistes qui s'intéressent à la description des noms d'espèces naturelles en général et des noms de plantes en particulier.