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.

Conception d’un dispositif de formation en ligne, selon une approche par compétences au collégial, dans le cadre du cours crédité Éclairages et rendus 2 du programme Techniques d’animation 3D et synthèse d’images

Nous avons dirigé cet essai sur la conception et le développement d’un dispositif de formation en ligne, selon une approche par compétences au collégial, dans le cadre du cours crédité Éclairages et rendus 2 du programme Techniques d’animation 3D et synthèse d’images. Nous avons commencé en présentant le programme Techniques d’animation 3D et synthèse d’images du Cégep Limoilou, le cours Éclairages et rendus 2 et l’épreuve synthèse de programme (ESP) qui se rattache au programme. Nous avons également défini l’utilisation actuelle des technologies de l’information et de la communication (TIC) et des environnements numériques d’apprentissage (ENA) dans le programme et nous avons déterminé les modalités de cours au collégial. Ensuite, en l’absence de formation en ligne au Cégep Limoilou, nous avons exposé les raisons qui nous ont mené à concevoir et à développer un dispositif de formation en ligne pour le cours Éclairages et rendus 2. Nous avons identifié les problèmes, entre autres reliés aux politiques institutionnelles, à la convention collective et au manque de disponibilité des locaux. Ce manque de disponibilité des locaux limite le temps de pratique des étudiantes et étudiants, limite l’accessibilité aux logiciels et nuit à l’implantation de l’alternance travail-études (ATE) dans le programme Techniques d’animation 3D et synthèse d’images. La conception d’un dispositif de formation en ligne pour le cours Éclairages et rendus 2 permettrait de libérer des heures de laboratoire et faciliterait le processus d’adhésion à l’ATE. À partir de l’objectif général, nous avons construit le cadre de référence permettant de positionner les fondements de cet essai. Nous avons débuté en démystifiant la formation à distance et en définissant le concept d’ingénierie pédagogique, particulièrement le modèle ADDIE. Ensuite, nous avons clarifié la nature et les caractéristiques des ENA et défini l’approche par compétences. Nous avons terminé en définissant les objectifs spécifiques. L’approche méthodologique retenue dans le cadre de cet essai est une approche qualitative. Nous avons choisi une posture interprétative en accordant de l’importance à la compréhension et l’interprétation des résultats (Fortin, 2010). Cet essai est basé sur une recherche développement qui s’inscrit dans le pôle de l’innovation visant à développer du matériel technopédagogique. Les résultats démontrent que les étudiantes et les étudiants ont apprécié le dispositif d’apprentissage. L’ENA s’est avéré un outil familier pour les étudiantes et les étudiants, car ils utilisent quotidiennement l’ordinateur dans leurs fonctions de travail. L’expérimentation du dispositif a permis de recueillir des résultats qui ont été compilés, analysés et comparés dans le but d’améliorer le dispositif de formation en ligne. Nous avons corroboré les données à l’aide de deux méthodes de collecte de données, soit le journal du chercheur et le questionnaire à questions ouvertes et fermées. Pour les pistes futures, il serait intéressant de valider le dispositif de formation en ligne auprès d’un plus grand échantillon en ne se limitant pas uniquement à des étudiantes ou étudiants du programme de Techniques d’animation 3D et synthèse d’images. Il serait également intéressant de mettre en place un dispositif couvrant l’ensemble des 15 semaines de la session et de faire une mise à l’essai à plus d’une reprise. Enfin, une avenue intéressante serait de concevoir un dispositif plus universel et adapté à d’autres cours du programme et à d’autres programmes de formation collégiale et universitaire pouvant servir de guide plus général à la création d’une formation en ligne adaptée à une approche par compétences.

Vers un modèle unifié pour l'affichage autostéréoscopique d'images

Dans un premier chapitre, nous décrivons un modèle de formation d’image affichée sur un écran en revenant sur les concepts que sont la lumière, la géométrie et l’optique. Nous détaillons ensuite les différentes techniques d’affichage stéréoscopique utilisées à l’heure actuelle, en parcourant la stéréoscopie, l’autostéréoscopie et plus particulièrement le principe d’imagerie intégrale. Le deuxième chapitre introduit un nouveau modèle de formation d’image stéréoscopique. Ce dernier nous permet d’observer deux images d’une paire stéréoscopique soumises à des éventuelles transformations et à l’effet d’une ou de plusieurs optiques particulières, pour reproduire la perception de trois dimensions. Nous abordons l’aspect unificateur de ce modèle. En effet il permet de décrire et d’expliquer de nombreuses techniques d’affichage stéréoscopique existantes. Enfin, dans un troisième chapitre nous discutons d’une méthode particulière de création de paires d’images stéréoscopiques à l’aide d’un champ lumineux.

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.

On precise three-dimensional environment modeling via UAV-based photogrammetric systems

Abstract : Images acquired from unmanned aerial vehicles (UAVs) can provide data with unprecedented spatial and temporal resolution for three-dimensional (3D) modeling. Solutions developed for this purpose are mainly operating based on photogrammetry concepts, namely UAV-Photogrammetry Systems (UAV-PS). Such systems are used in applications where both geospatial and visual information of the environment is required. These applications include, but are not limited to, natural resource management such as precision agriculture, military and police-related services such as traffic-law enforcement, precision engineering such as infrastructure inspection, and health services such as epidemic emergency management. UAV-photogrammetry systems can be differentiated based on their spatial characteristics in terms of accuracy and resolution. That is some applications, such as precision engineering, require high-resolution and high-accuracy information of the environment (e.g. 3D modeling with less than one centimeter accuracy and resolution). In other applications, lower levels of accuracy might be sufficient, (e.g. wildlife management needing few decimeters of resolution). However, even in those applications, the specific characteristics of UAV-PSs should be well considered in the steps of both system development and application in order to yield satisfying results. In this regard, this thesis presents a comprehensive review of the applications of unmanned aerial imagery, where the objective was to determine the challenges that remote-sensing applications of UAV systems currently face. This review also allowed recognizing the specific characteristics and requirements of UAV-PSs, which are mostly ignored or not thoroughly assessed in recent studies. Accordingly, the focus of the first part of this thesis is on exploring the methodological and experimental aspects of implementing a UAV-PS. The developed system was extensively evaluated for precise modeling of an open-pit gravel mine and performing volumetric-change measurements. This application was selected for two main reasons. Firstly, this case study provided a challenging environment for 3D modeling, in terms of scale changes, terrain relief variations as well as structure and texture diversities. Secondly, open-pit-mine monitoring demands high levels of accuracy, which justifies our efforts to improve the developed UAV-PS to its maximum capacities. The hardware of the system consisted of an electric-powered helicopter, a high-resolution digital camera, and an inertial navigation system. The software of the system included the in-house programs specifically designed for camera calibration, platform calibration, system integration, onboard data acquisition, flight planning and ground control point (GCP) detection. The detailed features of the system are discussed in the thesis, and solutions are proposed in order to enhance the system and its photogrammetric outputs. The accuracy of the results was evaluated under various mapping conditions, including direct georeferencing and indirect georeferencing with different numbers, distributions and types of ground control points. Additionally, the effects of imaging configuration and network stability on modeling accuracy were assessed. The second part of this thesis concentrates on improving the techniques of sparse and dense reconstruction. The proposed solutions are alternatives to traditional aerial photogrammetry techniques, properly adapted to specific characteristics of unmanned, low-altitude imagery. Firstly, a method was developed for robust sparse matching and epipolar-geometry estimation. The main achievement of this method was its capacity to handle a very high percentage of outliers (errors among corresponding points) with remarkable computational efficiency (compared to the state-of-the-art techniques). Secondly, a block bundle adjustment (BBA) strategy was proposed based on the integration of intrinsic camera calibration parameters as pseudo-observations to Gauss-Helmert model. The principal advantage of this strategy was controlling the adverse effect of unstable imaging networks and noisy image observations on the accuracy of self-calibration. The sparse implementation of this strategy was also performed, which allowed its application to data sets containing a lot of tie points. Finally, the concepts of intrinsic curves were revisited for dense stereo matching. The proposed technique could achieve a high level of accuracy and efficiency by searching only through a small fraction of the whole disparity search space as well as internally handling occlusions and matching ambiguities. These photogrammetric solutions were extensively tested using synthetic data, close-range images and the images acquired from the gravel-pit mine. Achieving absolute 3D mapping accuracy of 11±7 mm illustrated the success of this system for high-precision modeling of the environment.

Apports de la texture multibande dans la classification orientée-objets d'images multisources (optique et radar).

Résumé : La texture dispose d’un bon potentiel discriminant qui complète celui des paramètres radiométriques dans le processus de classification d’image. L’indice Compact Texture Unit (CTU) multibande, récemment mis au point par Safia et He (2014), permet d’extraire la texture sur plusieurs bandes à la fois, donc de tirer parti d’un surcroît d’informations ignorées jusqu’ici dans les analyses texturales traditionnelles : l’interdépendance entre les bandes. Toutefois, ce nouvel outil n’a pas encore été testé sur des images multisources, usage qui peut se révéler d’un grand intérêt quand on considère par exemple toute la richesse texturale que le radar peut apporter en supplément à l’optique, par combinaison de données. Cette étude permet donc de compléter la validation initiée par Safia (2014) en appliquant le CTU sur un couple d’images optique-radar. L’analyse texturale de ce jeu de données a permis de générer une image en « texture couleur ». Ces bandes texturales créées sont à nouveau combinées avec les bandes initiales de l’optique, avant d’être intégrées dans un processus de classification de l’occupation du sol sous eCognition. Le même procédé de classification (mais sans CTU) est appliqué respectivement sur : la donnée Optique, puis le Radar, et enfin la combinaison Optique-Radar. Par ailleurs le CTU généré sur l’Optique uniquement (monosource) est comparé à celui dérivant du couple Optique-Radar (multisources). L’analyse du pouvoir séparateur de ces différentes bandes à partir d’histogrammes, ainsi que l’outil matrice de confusion, permet de confronter la performance de ces différents cas de figure et paramètres utilisés. Ces éléments de comparaison présentent le CTU, et notamment le CTU multisources, comme le critère le plus discriminant ; sa présence rajoute de la variabilité dans l’image permettant ainsi une segmentation plus nette, une classification à la fois plus détaillée et plus performante. En effet, la précision passe de 0.5 avec l’image Optique à 0.74 pour l’image CTU, alors que la confusion diminue en passant de 0.30 (dans l’Optique) à 0.02 (dans le CTU).