Appel à articles pour un numéro spécial du ISPRS International Journal of Geo-Information sur les métadonnées géospatiales

L’International Journal of Geo-Information vient de lancer un appel à articles pour un numéro spécial portant sur les métadonnées géospatiales.

Il s’agit d’une occasion unique de faire le point sur l’utilisation et la modélisation des métadonnées appliquées aux données géospatiales et de discuter des tendances. Parmi les sujets d’intérêt, notons les défis liés aux standards, au catalogage des métadonnées spatiales, de même qu’aux métadonnées utilisées pour les données spatiales 3D et 4D, aux métadonnées 2.0, 3.0 et 4.0 et aux métadonnées en lien avec l’analyse et la description des besoins utilisateurs.
Les métadonnées sont des informations importantes, voire essentielles, pour assurer une utilisation adéquate des données géospatiales, et ce, peu importe le domaine d’application. Le numéro spécial est également ouvert à des travaux de recherche dans lesquels la métadonnée joue un rôle fondamental, que ce soit dans des applications de planification urbaine, de sécurité publique, de la connexion des objets, des données massives, etc.

Les articles doivent être soumis pour le 30 avril 2019.

Pour plus d’information, consulter le site web suivant.
Vous pouvez également contacter Jacynthe Pouliot, coéditrice de ce numéro spécial.

Curieux de connaître les 7 villes les plus intelligentes au monde ?

Nous vous invitons à participer à l’événement ICF: Top 7 des communautés intelligentes 2019, qui se déroulera le 11 février 2019 à l’Université Laval.

Chaque année, le Intelligent Community Forum (ICF) sélectionne les 7 meilleures communautés intelligentes sur la planète . Cette année, l’événement se tient à Québec et est organisé par le Département de systèmes d’information organisationnels de FSA ULaval.

Cet événement réunira les représentants des 7 communautés sélectionnées parmi les plus intelligentes, ainsi que des conférenciers de renommée internationale. Les villes et leurs parties prenantes intéressées par les communautés intelligentes sont également invitées à assister à cet événement éducatif et de réseautage.

Détails et inscription.

R à Québec 2019 lance son appel de propositions d’ateliers et de conférences

R à Québec revient pour une deuxième édition en mai 2019, à l’Université Laval. Trois jours d’ateliers de formation et de conférences pour les utilisateurs et les développeurs du langage R et de son environnement.

Les organisateurs ont récemment lancé deux appels à proposition. L’un pour les ateliers et l’autre pour les conférences.
Parmi les thèmes attendus pour les conférences, notons:

  • l’analyse et le traitement de données;
  • la visualisation;
  • la modélisation, optimisation et simulation;
  • l’apprentissage automatique;
  • le forage de données;
  • l’analyse spatiale.

Visitez le site web de l’événement pour tous les détails.

Présentation de travaux de fin d’études pour deux étudiants de l’École navale en France

Venez assister à la présentation des travaux de deux étudiants de l’École navale en France, Apollinaire Valentin et Alexis de Chavagnac, qui ont effectué un stage de fin d’études au CRG dans les dernières semaines.

Leurs travaux portent sur la construction d’un réseau hydrologique à haute résolution à partir des talwegs sur un MNT à haute résolution.

Quand: lundi 12 novembre 2018
: salle 2306, Pavillon Louis-Jacques-Casault
Heure: 12h00 à 13h00
Apportez votre lunch !

Exposition Jeu de cartes – 5 siècles d’hydrographie

L’exposition Jeu de cartes – 5 siècles d’hydrographie est maintenant présentée à la bibliothèque de l’Université Laval, jusqu’au 23 avril 2019.

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À propos de l’exposition
Qu’ont en commun Samuel de Champlain, Jean-Baptiste-Louis Franquelin et Jacques-Nicolas Bellin ? Comme d’autres illustres cartographes, ils ont esquissé, à des époques différentes, les reliefs du fleuve Saint-Laurent. Tel est le thème de l’exposition Jeu de cartes – Cinq siècles d’hydrographie présentée au 4e étage du pavillon Jean-Charles-Bonenfant. Un rendez-vous clé pour percer les secrets du fond marin entre Québec et Tadoussac, du 18 octobre 2018 au 28 avril 2019.

Avec ses récifs, ses hauts-fonds, ses brouillards estivaux, ses glaces hivernales, ses forts courants et ses marées, le fleuve Saint-Laurent demeure l’un des plus dangereux à naviguer. Pour l’emprunter de manière sécuritaire, explorateurs, navigateurs et hydrographes ont dressé, depuis l’époque de la Nouvelle-France jusqu’à celle d’aujourd’hui, des cartes marines. Dans cette exposition, ces cartes tantôt en papier tantôt en version numérique montrent le fleuve et ses rives sous un jour inédit. On y présente également 10 hydrographes qui ont réalisé des représentations 2D du relief sous-marin, comme si l’on avait retiré toute l’eau du fleuve. Grâce à la réalité augmentée, les visiteurs pourront d’ailleurs constater l’évolution des cartes à travers le temps. S’ajoute à ce périple fluvial l’histoire de l’enseignement de l’hydrographie et de la navigation, du Collège de Québec à aujourd’hui.

Ce projet est né d’un partenariat entre la Bibliothèque de l’Université Laval, la Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique, et le Musée maritime de Charlevoix. C’est M. Rock Santerre, professeur associé de cette faculté, qui a assuré le commissariat de l’exposition.

Entrée libre

Où ?
Bibliothèque de l’Université Laval
Pavillon Jean-Charles-Bonenfant, 4e étage

Quand ?
Du 18 octobre 2018 au 28 avril 2019

Heures d’ouverture
Vous pouvez visiter l’exposition aux heures d’ouverture de la Bibliothèque.

À ne pas manquer: Atelier de formation sur le géocodage avec Christophe Charpentier de chez Amazon

Charpentier
Le mardi 20 novembre prochain, le Centre de recherche en géomatique et l’Association canadienne des sciences géomatiques – section Champlain vous invitent à participer à un atelier de formation/discussion animé par Christophe Charpentier, gestionnaire principal d’Alexa Auto chez Amazon.

Au cours de cet atelier de 3 heures, Christophe Charpentier abordera les défis d’une solution mondiale, les alternatives aux offres commerciales et la pertinence d’une adresse en 2018.

Journée SIG Université Laval

Journée SIG UL 2018

Le 19 novembre prochain, venez assister à la Journée SIG Université Laval. Une 6e édition qui vous fera découvrir l’utilité et l’importance des données géospatiales dans différentes sphères d’activités. La programmation allie une fois de plus conférences, concours de vulgarisation scientifique, stations d’expérimentation, concours cartographique et plus encore !

Événement GRATUIT et OUVERT à toutes et à tous !

Consultez le site web de l’événement pour tous les détails.

Prochain Lunch and Learn, 11 octobre 2018

Nous recevrons Heather McGrath, chercheuse postdoctorale à Ressources naturelles Canada, dans le cadre du prochain Lunch and Learn, ce jeudi 11 octobre de 11h30 à 12h30 à la salle CSL-2306.
La présentation sera en anglais.

ER2 – L’évaluation rapide des risques : une application Open Source basée sur le Web pour l’évaluation des risques liés aux aléas naturels

Résumé
Conçu pour combler le fossé entre les solutions logicielles sophistiquées (nécessitant l’intervention d’experts) et les besoins opérationnels des gestionnaires d’urgence et des décideurs pour prendre des décisions en temps réel, ER2 est un prototype d’application Web pour la simulation des dangers et l’évaluation des risques. Cette brève présentation décrira le cadre et les méthodes utilisées pour permettre aux utilisateurs experts de simuler un événement d’inondation et de visualiser les risques en temps réel dans une application de cartographie Web à code source libre.

À propos de la conférencière
Après avoir obtenu un diplôme de premier cycle en géographie et en SIG à l’Université McMaster et un diplôme supérieur en levés marins du COGS, Heather a commencé sa carrière en travaillant avec différents capteurs pour cartographier le plancher océanique, dont LiDAR, la bathymétrie interférométrique et les VSA autonomes. De là, elle s’est concentrée sur le ciel et a beaucoup travaillé avec l’équipement cartographique et GPS de Trimble en tant que formatrice et représentante du support technique. Heather est actuellement chercheuse postdoctorale à la Commission géologique du Canada (CGC), à Ressources naturelles Canada, où ses recherches portent principalement sur l’élaboration de nouvelles méthodes et la conception d’outils faciles à utiliser pour évaluer et visualiser les conséquences négatives des risques naturels, en s’appuyant sur des données ouvertes. Avant d’arriver à la CGC, elle a satisfait aux exigences de la maîtrise en génie et du doctorat de l’Université du Nouveau-Brunswick, au Département de géodésie et de géomatique.

ER2 –Rapid Risk Evaluation: a Web-based, Open Source Application for Natural Hazard Risk Assessment

Abstract
Designed to bridge the gap between sophisticated software solutions (requiring experts to run), and the operational level needs of emergency managers and decision makers to make real-time decisions, ER2 is a web-based prototype application for hazard simulation and risk assessment. This short presentation will describe the framework and methods employed to allow on-expert users to simulate a flood event and visualize risk in real-time in a open-source web-based mapping application.

Short bio
After completing an undergraduate degree in Geography and GIS at McMaster University and an Advanced Diploma in Marine Surveying from COGS, Heather started her career working with different sensors to map the ocean floor, including LiDAR, interferometric bathymetry and autonomous AUVs. From there she focused skyward and worked extensively with Trimble’s Mapping and GPS equipment as a trainer and technical support representative. Heather is currently a postdoctoral research scientist working for Geological Survey of Canada (GSC), Natural Resources Canada, where the primary focus of her research is on the development of new methods, and designing easy to use tools, for evaluating and visualizing the negative consequences from natural hazards, by leveraging open data resources. Prior to arriving at the GSC, she fulfilled the requirements of MScE and PhD at the University of New Brunswick in the Geodesy and Geomatics Department.

Prochain Lunch & Learn avec le Centre d’excellence en géospatial de CGI

Soyez des nôtres ce jeudi 20 septembre pour le premier Lunch & Learn de la saison 2018-2019 !

LUNCH & LEARN
Jeudi 20 septembre, 11h30 à 12h30
Salle 2306, Pavillon Louis-Jacques-Casault
Ouvert à tous | Apportez votre lunch !

Centre d’excellence en géospatial – Développer de meilleures communautés avec des services et des données géolocalisées

Le Centre d’Excellence en Géospatial de CGI à Québec mise sur l’arrimage entre son offre géomatique et les tendances chères à ses clients, telles que la transformation numérique (Digital Transformation), l’analytique des données massives (Big Data Analytics), l’automatisation des processus (RPA/Machine Learning) et les objets connectés (IoT). Nos experts visent à valoriser les actifs informationnels des organisations et à mettre de l’avant la synergie avec d’autres domaines d’affaires tels que l’intelligence d’affaires (BI), la relation client (CRM), la gestion des actifs (Asset Management) et des risques (Risk Management). Nous vous présenterons différents projets qui intègrent le géospatial aux processus d’affaires démontrant un nombre grandissant d’application du savoir-faire dans la gestion et l’intégration des données géospatiales.

À propos du conférencier
Mathieu Plante est directeur services conseils à CGI et leader du Centre d’excellence géospatial. M. Plante possède une maîtrise en sciences géomatique de l’Université Laval. Il a plus de 19 années d’expérience en TI, dont 16 ans dans un contexte de données géolocalisées. Ses domaines d’intérêt se situent dans les secteurs de l’énergie, des télécommunications, de l’environnement, des services financiers et de la santé. Il est l’un des principaux points de contact au Canada pour les technologies émergentes tels que les objets connectés, l’intelligence d’affaires géospatiale et l’intelligence artificielle géolocalisée.

Opportunités de stage de 1er cycle pour étudiants étrangers

Les chercheurs du CRG ont soumis plusieurs projets pour des stages de recherche de 1er cycle à l’été 2019, via le programme Mitacs Globalink.

À propos du programme Globalink de Mitacs
Le Programme de stages de recherche Globalink est un concours qui s’adresse aux étudiants de premier cycle de l’Allemagne, de l’Arabie saoudite, de l’Australie, du Brésil, de la Chine, de la France, de l’Inde, du Mexique, de la Tunisie et de l’Ukraine. De mai à septembre de chaque année, les candidats de premier rang participent à un stage de recherche de 12 semaines sous la supervision de professeurs d’universités canadiennes dans diverses disciplines.

***Vous avez jusqu’au 19 septembre 2018 pour soumettre votre candidature – voir plus bas.

Projets disponibles pour l’été 2019

Comparaison de talwegs et des crêtes sur les modèles numériques de terrain

Superviseur: Éric Guilbert

L’objectif du projet de recherche est de produire un réseau de drainage à partir d’un relevé terrain effectué par lidar aérien. Afin de préserver la qualité des mesures, il s’agit de limiter les interpolations et les traitements arbitraires. Pour cela, le terrain est modélisé directement par triangulation des points lidar et la construction du réseau hydrographique se fait par la détection des talwegs. Cependant, tous les talwegs ne sont pas pertinents et ils doivent être sélectionnés et hiérarchisés pour former un réseau hydrographique. La sélection peut se faire suivant plusieurs critères comme l’ordre des cours d’eau, l’accumulation de flot et la longueur mais devra se faire en respectant certaines règles pour respecter la cohérence du réseau.

Dans ce projet, nous cherchons donc à mettre en place des méthodes de sélection robustes, adaptées au traitement de grands jeux de données et aux approches de traitement de données massives.
Nous avons construit un réseau composé des talwegs et des crêtes à partir d’un modèle de terrain. Un intérêt est de délimiter le bassin versant de chaque cours d’eau. Cela permet également de calculer l’accumulation de flot qui peut être utilisée pour définir le type de cours d’eau et simplifier le réseau. Les crêtes sont souvent équivalentes aux limites des bassins versants (appelées lignes de partage des eaux) et pourraient donc être considérées comme telles. Cependant, les deux ne coïncident pas forcément. Il s’agit donc d’étudier ces différences en comparant les crêtes que nous avons calculées avec les lignes de partage obtenues par une méthode de calcul des bassins versants et de tester une méthode de correction où les crêtes sont initiées à partir des points de confluence. L’étudiant(e) devra programmer et valider cette approche. Ensuite, il s’agira d’ajouter dans la structure de données les bassins versants en relation avec les crêtes et les talwegs.

L’étudiant(e) devra avoir des connaissances liées à au moins un des thèmes suivants: informatique graphique, modélisation géométrique ou modèle numérique de terrain. Une bonne compétence en programmation est indispensable et l’étudiant aura à manipuler des données vectorielles (triangulation, réseau de lignes).

Simplification d’un réseau de drainage

Superviseur: Éric Guilbert

L’objectif du projet de recherche est de produire un réseau de drainage à partir d’un relevé terrain effectué par lidar aérien. Afin de préserver la qualité des mesures, il s’agit de limiter les interpolations et les traitements arbitraires. Pour cela, le terrain est modélisé directement par triangulation des points lidar et la construction du réseau hydrographique se fait par la détection des talwegs. Cependant, tous les talwegs ne sont pas pertinents et ils doivent être sélectionnés et hiérarchisés pour former un réseau hydrographique. La sélection peut se faire suivant plusieurs critères comme l’ordre des cours d’eau, l’accumulation de flot et la longueur mais devra se faire en respectant certaines règles pour respecter la cohérence du réseau.

Dans ce projet, nous cherchons donc à mettre en place des méthodes de sélection robustes, adaptées au traitement de grands jeux de données et aux approches de traitement de données massives.
Nous avons déjà construit un réseau composé des talwegs et des crêtes du terrain. Il s’agit d’un graphe non orienté calculé à partir d’un modèle numérique de terrain. La simplification du réseau se fera en fonction de l’ordre de Strahler lié à la position du cours d’eau dans le réseau (1 pour les cours d’eau à la source et de plus en plus grand quand on approche de l’embouchure). L’étudiant(e) devra donc: – ordonner les talwegs en fonction du sens d’écoulement pour obtenir un graphe orienté – calculer l’ordre de Strahler pour chaque talweg en fonction du sens d’écoulement – simplifier le réseau en éliminant les talwegs d’ordre inférieur à un seuil. Les algorithmes seront ajoutés dans un code existant écrit en Python utilisant l’API du logiciel QGIS.

L’étudiant(e) devra avoir des connaissances liées à au moins un des thèmes suivants: informatique graphique, modélisation géométrique ou modèle numérique de terrain. Une bonne compétence en programmation est indispensable et l’étudiant aura à manipuler des données vectorielles (triangulation, réseau de lignes).

Filtrage de points au sol à partir de données Lidar en milieux forestiers

Superviseur: Éric Guilbert

En foresterie, le tracé des chemins pour accéder aux zones de coupe se fait en évitant les zones humides pour permettre le passage de machines lourdes et doit minimiser l’impact sur l’environnement. Ceci nécessite une bonne connaissance du réseau de drainage. Ces dernières années, la technologie LIDAR a permis la production de nuages de points de forte densité modélisant la canopée et le terrain. L’extraction du réseau de drainage à partir de ces données se fait en plusieurs étapes:
1- extraction des points au sol de l’ensemble des points
2- construction d’un modèle numérique de terrain sous forme de grille
3- remplissage des cuvettes qui peuvent perturber les algorithmes suivants
4- extraction du drainage par la méthode d’accumulation des flux

Bien que cette méthode donne des résultats acceptables, un post-traitement est requis pour corriger les erreurs dues aux routes et aux zones plates. En fait, la qualité du résultat dépend de plusieurs facteurs liés au type de forêt et de terrain qui affectent le nombre de points LIDAR qui touchent le sol. La construction de la grille introduit des approximations et le remplissage des cuvettes déforment un peu plus le terrain.

Dans ce projet, nous étudions des méthodes de calcul du drainage directement à partir des données LIDAR. Au lieu de travailler sur une grille, nous travaillons avec une triangulation et des algorithmes spécifiques doivent être développés. Le nouveau modèle de terrain est construit en préservant les talwegs qui correspondent aux rivières et les crêtes qui délimitent les bassins versants. Les zones plates qui correspondent à des routes ou des étendues d’eau doivent aussi être détectées et intégrées dans le traitement.

Dans la première étape du projet, les points LIDAR doivent être triés entre points au sol et autres. Il existe plusieurs méthodes de classification basées sur des approches géométriques et utilisant des méthodes d’apprentissage. En milieu forestier, ces méthodes donnent souvent des résultats mitigés à cause de la présence de fortes pentes et de la végétation basse. L’objectif de l’étudiant est de comparer différentes méthodes et de faire des recommandations en fonction du type de terrain et du couvert forestier. Pour cela, l’étudiant disposera de jeux de données de forêts du Québec. À partir de là, il devra intégrer plusieurs méthodes dans une plateforme commune. Suivant la disponibilité des codes, cela nécessitera de programmer certains éléments des méthodes.

Ce projet de recherche est du domaine du génie géomatique et des sciences de l’information géographique. Une compétence en programmation est requise puisque l’étudiant devra implanter et valider des algorithmes. L’étudiant devra avoir une formation liée aux géosciences, à l’informatique ou aux mathématiques. Une expérience en C++ est la bienvenue.

Détection des chemins forestiers à partir d’images Lidar

Superviseur: Éric Guilbert

Une tâche importante en opération forestière est la planification des chemins d’accès aux aires de coupe. Cela a un impact sur les coûts et doit se faire en fonction du terrain et des cours d’eau. Les images LIDAR aériennes fournissent une donnée de grande précision sur le terrain et l’inventaire forestier. Elles permettent de voir chemins et cours d’eau existants mais leur détection nécessite des traitements de classification. L’objectif du projet est donc de développer des méthodes de construction automatique des cours d’eau et des chemins existants qui seront utilisés pour le calcul de chemins d’accès aux aires de coupe.
L’étudiant devra avoir ou suivre une formation en géomatique, informatique ou foresterie. La méthode sera développée dans un logiciel de SIG directement avec l’API Python du logiciel. Une connaissance minimale en programmation est donc requise. Une connaissance minimale dans au moins un des domaines suivants: modélisation géométrique (interpolation de courbes et surfaces), en structures de données abstraites (graphes et arbres) ou en analyse spatiale (modèle numérique de terrain) est un avantage.

L’étudiant devra tester et valider une méthode de détection des chemins à partir d’un ensemble de points LiDAR modélisant le terrain. Le terrain n’est pas représenté par une grille mais par une surface triangulée. Étant donné que les logiciels SIG sont limités dans le traitement de ces surfaces, l’étudiant devra programmer certains descripteurs (pente, courbure). L’étudiant devra ensuite valider ses résultats par rapport à des données terrain et faire des recommandations en fonction de paramètres de terrain.

Cartographie 3D grande échelle et haute résolution à partir de nuages de points

Superviseure: Sylvie Daniel

Les systèmes terrestre mobiles de cartographie à balayage laser permettent d’enregistrer rapidement et directement des informations géospatiales tridimensionnelles sous la forme de nuages de points 3d. Les principaux défis relatifs à la détection d’objets au sein de nuage de points à grande échelle sont la quantité massive de données à traiter, la variation de la forme des objets au sein d’une même classe, la variation de la densité de points, de l’orientation des objets, l’incomplétude des données due à des
effets d’occlusion. D’autre part, la présence de plus en plus nombreuse de nouveaux capteurs optiques intelligents au sein de l’environnement urbain fournit des sources de connaissances complémentaires à celles obtenues à partir des nuages de points en plus de nouveaux moyens pour proposer des visualisations de réalité mixte. Ces données imagerie sont acquises à des moments, des résolutions et selon des points de vue différents de ceux associés au nuages de points. Dans ce contexte, des approches dédiées de recalage doivent être élaborées. Les principaux objectifs de ce projet de recherche sont les suivants :
1) améliorer la représentation volumétrique des nuages de points à grande échelle ainsi que les techniques basées sur les attributs visant à caractériser la dimensionnalité des éléments présents dans ces nuages;
2) Explorer et développer des techniques pour la visualisation directe des nuages de points à grande échelle sur le Web et dans des moteurs de jeu vidéo;
3) concevoir et développer des approches multi-résolution, basées sur des caractéristiques de reconnaissance d’objets qui soient adaptées au recalage hétérogène de données;
4) concevoir et développer une solution innovante de recalage de nuages de points acquis avec des systèmes mobiles terrestre de cartographie à balayage laser avec des images 2d .

Nouvelles solutions pour l’acquisition de données hydrographiques avec des véhicules de surface autonomes

Superviseure: Sylvie Daniel

Bien que 71% de la surface terrestre soit recouverte d’eau, beaucoup de zones ne sont pas encore cartographiées (ex. lacs du Québec, région Arctique). Une des voies envisagées pour l’intensification de la production de données hydrographiques est l’usage de véhicules autonomes de sondage. Cependant, l’expertise nécessaire à la conduite d’un levé hydrographique n’est pas encore transcrite en algorithmes automatiques pouvant fonctionner de manière robuste et non supervisée. Il y a beaucoup de sources d’erreurs à surmonter, aussi bien systématiques qu’aléatoires, lors de la collecte de données hydrographiques. De telles erreurs doivent être détectées automatiquement à bord du véhicule afin de s’assurer que les levés sont conformes aux spécifications hydrographiques. C’est la finalité de ce projet de recherche. Ainsi nous visons à proposer de nouvelles méthodes d’estimation d’erreurs hydrographiques et d’identification de leurs sources, de calibration automatique, d’analyse morphologique des fonds et de suivi de la sédimentologie.

Bathymetric sounding classification for nautical chart construction

Superviseur: Éric Guilbert

The objective of the research project is to automate the construction of nautical charts. While construction of other topographic maps has been automated in large parts, nautical charts have to obey to navigation safety constraints requiring specific simplification or generalisation techniques. Bathymetric information on a chart is composed of isobaths (underwater contour lines) and soundings. Data are obtained from hydrographic surveys and need to be simplified according to the scale of the chart to highlight hazardous areas and main navigation routes. This is done by taking into account the seafloor morphometry and navigation rules.Current methods apply locally, taking into account the depth to preserve shallow features. We suggest to have a more global approach where undersea features are classified and simplification according to their type. For example, sounding selection is not performed the same way in a fairway than in a shoal. In this project, we have developed a specific data structure where undersea features are composed of isobaths and soundings. Undersea features are stored as independent objects and can be queried in a database for selection and removal. Currently, these features are classified from their isobaths only and soundings are not considered. Some algorithms for isobath simplification have been developed and features can be simplified automatically in a multi-agent system. Soundings have not been included either in the process and the next part of the project is to extend the data structure and propose new algorithms for sounding selection and undersea feature simplification.

The student will have to classify soundings according to their importance for navigation. Categories (prime soundings, limited depth soundings and background soundings) are already defined but their definitions are fuzzy and the result depends on the subjectivity of the cartographer. Classification relies on criteria such as the sounding depth, the slope and the type of feature they represent. The student will have to study and implement a method performing the classification by taking into account the network formed by ridges and thalwegs. Assessment will be conducted in a GIS software and at the end, the student shall be able to propose a systematic process for classification. Other elements such as isobaths can also be added to improve the classification.

Bathymetric sounding selection for nautical chart construction

Superviseur: Éric Guilbert

The objective of the research project is to automate the construction of nautical charts. While construction of other topographic maps has been automated in large parts, nautical charts have to obey to navigation safety constraints requiring specific simplification or generalisation techniques. Bathymetric information on a chart is composed of isobaths (underwater contour lines) and soundings. Data are obtained from hydrographic surveys and need to be simplified according to the scale of the chart to highlight hazardous areas and main navigation routes. This is done by taking into account the seafloor morphometry and navigation rules.Current methods apply locally, taking into account the depth to preserve shallow features. We suggest to have a more global approach where undersea features are classified and simplification according to their type. For example, sounding selection is not performed the same way in a fairway than in a shoal. In this project, we have developed a specific data structure where undersea features are composed of isobaths and soundings. Undersea features are stored as independent objects and can be queried in a database for selection and removal. Currently, these features are classified from their isobaths only and soundings are not considered. Some algorithms for isobath simplification have been developed and features can be simplified automatically in a multi-agent system. Soundings have not been included either in the process and the next part of the project is to extend the data structure and propose new algorithms for sounding selection and undersea feature simplification.

The student will have to implement the Oraas algorithm, the most common method used for sounding selection in cartography, in Python/C++ (other languages may also be considered depending on the candidate). The method proceeds by classifying soundings from the deepest to the shallowest and then remove soundings by comparing them to their neighbouring soundings. The student shall then look at improving the algorithm by making use of the data structure containing soundings and isobaths. This will also allow detection of conflicts with isobaths according to features but requires some operations to maintain the coherence of the structure.

Conception et développement d’un générateur de représentations d’itinéraires « plastiques »

Superviseur: Frédéric Hubert

Communément, les itinéraires sont représentés sur des cartes par une sémiologie graphique reconnue : points de départ et d’arrivée représentés par des symboles (drapeau à damier, par exemple) et axes de l’itinéraire par des couleurs (rouge par exemple). Des travaux déjà réalisés ont mis en avant le fait que de disposer d’une variété de représentations d’un même itinéraire était un atout pour aider les utilisateurs en situation de handicap lors de phases de planification et guidage de leurs activités de déplacement. Une telle variété de représentations se décline par un itinéraire combinant couleur et symboles sur une carte, usage de photographies, de textes et paroles d’orientation, intégration de la réalité augmentée, exploitation d’éléments sonores et vibrant, …. L’objectif principal de ce projet est de concevoir et développer un générateur de représentations d’itinéraires personnalisés lors d’une action de déplacement (système de guidage). Il ne sera donc pas question de produire des itinéraires (segments routiers par exemple), mais plutôt de les compléter avec des propositions de représentations variées. Pour atteindre cet objectif, l’étudiant devra au préalable mener une étude sommaire sur les possibles systèmes de guidage existants. Cette étude servira à mieux comprendre les forces et faiblesses de ces solutions quant à leur usage. Par la suite, l’étudiant sera amené à concevoir et à développer un service web de génération d’itinéraires, en repartant d’applications et de données déjà disponibles, et en y intégrant de nouveaux mécanismes pour rendre plus plastique les itinéraires selon des contextes d’usage à définir. Une interface cliente web simple devra également être développée pour montrer les résultats produits par le générateur.

Conception et développement d’une application web de GeoBI orientée « plasticité »

Superviseur: Frédéric Hubert

Les outils GeoBI existants sur le marché proposent principalement des visualisations de cartes, de tableaux et de graphiques avec des outils d’interactions adaptés. Selon des travaux de recherche passés et actuels (stage MITACS), le GeoBI peut adopter d’autres modes de géovisualisation (3D) pour une meilleure compréhension des phénomènes et faciliter le processus de prise de décision. Pour améliorer les phases de transition des interfaces GeoBI selon les contextes d’usage, l’objectif principal de ce projet est de concevoir et de développer une application web GeoBI intégrant certains composants existants de géovisualisation selon les principes de remodelage et de redistribution des interfaces plastiques. Pour atteindre cet objectif, l’étudiant devra au préalable mener une étude sur les solutions qui s’apparentent aux principes de plasticité (personnalisation, adaptation) sur les interfaces web cartographiques et de GeoBI sur le web. Cette étude servira à mieux comprendre les forces et faiblesses de ces solutions quant à leur usage. Par la suite, l’étudiant sera amené à concevoir et à développer une application web GeoBI, en repartant d’applications et de données déjà disponibles, et en y intégrant de nouveaux mécanismes pour rendre plastique les interfaces de GeoBI selon des contextes d’usage à définir.

Vers l’automatisation du traitement des données géospatiales pour la cartographie du bruit

Superviseur: Frédéric Hubert

De nos jours, les technologies informatiques contribuent à rendre accessibles des données précises et de plus en plus à jour. Ainsi, des données géomatiques comme les images satellites à très haute résolution ou les données LiDAR terrestres ou aéroportées contribuent à produire de très gros volume de données. Pour alimenter les calculs de propagation du bruit, ces données doivent être traitées selon les informations pertinentes à conserver. Par exemple, les données d’imagerie servent pour définir l’occupation du sol. Les données LiDAR peuvent servir pour les détections de matériaux de barrière au bruit ou d’hauteur de bâtiments. L’objectif de ce projet est d’étudier le potentiel des données géospatiales dans le contexte de la production de cartes de bruit et de questionner l’automatisation des processus d’extraction d’informations pertinentes. Plus précisément, l’idée est dans un premier temps de faire un inventaire des différentes types de données géospatiales et de les caractériser par rapport à leur potentiel d’applicabilité pour la cartographie du bruit. Dans un second temps, il faudra évaluer et tester les possibilités d’automatisation du traitement des données géospatiales afin d’en extraire les données appropriées. Les données extraites devront notamment pouvoir être stockées dans des bases de données pour usage ultérieur. Une cartographie du bruit pourra au final être produite en complétant et améliorant une application de production de cartes de bruit déjà disponible, Sono-Map, développée à l’Université Laval.




Les candidatures doivent être déposées d’ici au 19 septembre 2018. Pour ce faire, rendez-vous sur le site de Mitacs. Pour retrouver rapidement l’un de ces projets, inscrivez le nom et le prénom du professeur dans l’engin de recherche.