Stagiaires

Chaque année, le Centre accueille plusieurs étudiants, d’ici comme d’ailleurs, dans le cadre de stages de recherche. Plusieurs étudiants étrangers viennent y réaliser leur projet de fin d’études.

Été 2017

Bilel Bakari

Projet: Détection d’éléments topographiques sur un modèle numérique de terrain (Bourse Mitacs Globalink)

Superviseur: Éric Guilbert
Programme d’études: Baccalauréat en géosciences
Université: Faculté des sciences de Tunis, Tunisie
baccari.bilel.igs@gmail.com

Résumé du projet

En géomatique, l’emphase est mise de plus en plus sur l’analyse de données spatiales pour la prise de décision. Les applications logicielles doivent ainsi traiter les données à un niveau sémantique afin de supporter l’utilisateur dans son processus de prise de décision. Pour cela, les entités spatiales sont perçues comme des objets possédant leurs propres caractéristiques spatiales et sémantiques. Jusqu’à maintenant, peu de travaux se sont concentrés sur la description séamntique du terrain. La plupart des processus sont capables de classifier les données terrain en se basant sur des descripteurs mathématiques, par exemple la pente, mais sont incapables de classifier des formes de relief vaguement définies (ex. montages, vallées). Par conséquent, fournir une description formelle qui peut être traitée par un système informatique est une tâche difficile. Les terminologies associées aux reliefs demeurent trop implicites pour être gérées et traitées dans une perspective de classification des données terrain. Un tel travail requiert la définition d’un cadre théorique complet formalisant la description du relief à un niveau conceptuel par analyse de concepts, à un niveau logique avec un modèle objet qui sera implanté. Ce projet est basé sur le principe que les reliefs ne sont pas caractérisés par les attributs géométriques mais plutôt par les traits saillants qui structurent le terrain. Les deux étapes du projet sont : – Concevoir un modèle où les formes sont décrites par leurs traits saillants ; – Identifier les traits saillants à partir de points et lignes caractéristiques extraites d’un modèle numérique de terrain (MNT). Le réseau de surface, une structure topologique calculée à partir du MNT sera utilisé. L’objectif est de produire un prototype contenant un ensemble d’algorithmes et de structures pour l’extraction de reliefs à partir d’un MNT. Le système sera appliqué aux études géomorphologiques des zones côtières du Canada

Daniel Déry

Projet: Conception et élaboration d’un banc test de technologies big data géospatiales (Bourse BRPC du CRSNG)

Superviseur: Thierry Badard
Programme d’études: Baccalauréat en génie géomatique, 1e année
Université: Université Laval
daniel.dery.1@ulaval.ca

Résumé du projet

Avec l’explosion de la téléphonie mobile, l’avènement des réseaux sociaux et la présence de plus en plus importante de capteurs, laissant présager de l’Internet des objets (IoT) annoncé, une quantité de données colossale et toujours croissante, est générée chaque jour. Or, ces données revêtent de plus en plus un caractère stratégique pour les entreprises. Cependant, faire face à un tel déluge de données pose nombre de défis. Les méthodes d’analyse et outils actuels ne permettent en effet pas de gérer de telles masses d’informations. Sont ainsi récemment apparues de nouvelles techniques et technologies de traitement de ces données massives, dites technologies Big data. Ces systèmes permettent d’assurer le traitement de Volumes de données impossibles à gérer avec les systèmes actuels, avec une Vélocité importante, ouvrant la voie vers de l’analyse temps réel et en gérant une grande Variété de sources d’informations (3V de Gartner). Or ces technologies Big data n’incorporent pour l’heure aucune prise en compte de la dimension spatiale, pourtant cruciale dans l’analyse de nombreux problèmes comme la lutte contre la fraude, l’analyse de données d’accidentologie, les problèmes environnementaux et situations d’urgence, … On estime pourtant qu’environ 80% de l’information renfermée dans les entrepôts de données d’entreprise peut se voir rattacher une information de localisation : adresse, code postal, coordonnées GPS, … Le groupe de recherche qu’intégrera l’étudiant vise la conception et le développement de technologies innovantes de traitement, de gestion et de visualisation de données massives présentant une composante spatiale. Ce dernier participera à la conception et à l’élaboration d’un banc test pour les technologies développées au sein du groupe de recherche.

En collaboration avec l’équipe, l’étudiant devra :
1) faire l’inventaire de différentes sources de données massives;
2) définir des critères et procéder à la sélection de jeux de données pertinents pour des fins de tests fonctionnels et de performance des solutions Big data géospatiales développées au sein du groupe;
3) en assurer l’intégration et le géocodage au sein de la solution Elcano;
4) définir le protocole de test;
5) monter le banc test au sein d’un notebook du type Apache Zeppelin.

Yannick Doré

Projet: à venir
Superviseure: Sylvie Daniel
Programme d’études: Baccalauréat en sciences géomatiques
Université: Université Laval

yannick.dore.1@ulaval.ca

Résumé du projet

à venir

Michaël Racine

Projet: Amélioration de la technologie LiDAR mobile pour la modélisation 3D précise et la surveillance de la convergence des tunnels miniers (Bourse BRPC du CRSNG)

Superviseurs: Mir Mostafavi et Christian Larouche
Programme d’études: Baccalauréat en sciences géomatiques, 3e année
Université: Université Laval
michael.racine.2@ulaval.ca

Résumé du projet

Ce projet s’inscrit dans le cadre des activités de recherche du projet MinEyes dont l’objectif principal est d’améliorer la performance des systèmes LiDAR mobiles (SLM) pour l’observation et la modélisation 3D précises et rapides des tunnels miniers et leur intégration dans les processus de surveillance de la convergence des tunnels.

L’étudiant travaillera en collaboration avec un étudiant de maîtrise sur l’évaluation des limites du système uGPS-RM actuel. Des collectes de données seront effectuées sur le banc de calibrage du Laboratoire de métrologie de l’Université Laval (UL) et dans certains couloirs souterrains reliant les différents pavillons du Campus de l’UL. Si possible, des collectes de données pourraient être effectuées dans des tunnels miniers. Les données seront ensuite traitées et une analyse de précision sera réalisée. Suivant cette analyse, les limites de précision des différents capteurs et de leur montage seront mieux connues. On prévoit ensuite remplacer le capteur LiDAR actuel par d’autres LiDAR avec lesquels de nouvelles collectes de données, nouveaux traitements et analyses devront être effectués. D’autres IMU plus performants seront aussi testés afin de réduire les erreurs associées aux observations de navigation (surtout angulaires) du SLM. Des critères de mesure de performance des capteurs seront définis en fonction des besoins établis dans le contexte minier souterrain. Le travail de l’étudiant servira donc au développement d’un modèle de propagation d’erreurs des SLM uGPS-RM actuel et amélioré, connaissant les caractéristiques de précision de chaque capteur individuel. Son travail permettra aussi d’estimer la précision des jeux de données recueillis avec les deux versions du SLM uGPS-RM.

Simon Turcotte

Projet: Mise à jour des cartes d’îlots de chaleur urbain (Bourse BRPC du CRSNG)

Superviseur: Éric Guilbert
Programme d’études: Baccalauréat en géographie
Université: Université Laval
simon.turcotte.6@ulaval.ca

Résumé du projet

Le projet se déroule dans le cadre du projet Ouranos de développement d’un atlas des aléas climatiques. Plusieurs régions du Québec subissent annuellement des vagues de chaleur extrêmes qui ont eu pour effet d’accroitre le nombre d’admissions aux urgences et le taux de mortalité brut. L’exposition à la chaleur est accrue par l’effet d’îlot de chaleur urbain (ICU) observée dans les environnements urbains où la température est plus élevée que dans les zones rurales adjacentes. En 2013, une première cartographie des ICU à partir d’images satellitaires a été élaborée par le CERFO. Cependant, le résultat est mitigé notamment à cause d’erreurs dans la classification des sols et certaines zones en milieu agricole sont identifiées en ICU. Le présent projet a pour objectifs (1) d’explorer différentes approches pour corréler les températures avec les types de surface et (2) de proposer un processus automatisé de cartographie des ICU dans le Québec méridional. Les éléments considérés sont le type d’image satellite disponible en entrée et la résolution d’image nécessaire en sortie pour avoir une indication fiable de la présence d’ICU. Il s’agira d’étudier différents outils statistiques permettant de relier la température de surface avec le type de sol et l’environnement bâti. Ensuite nous envisageons l’usage de méthode d’apprentissage supervisé pour générer des cartes de température. La deuxième partie consistera à définir une chaîne de traitement automatique pour délimiter les îlots de chaleur à partir de la carte des températures. Un problème à ce niveau est de s’assurer que la méthode envisagée s’applique à des zones aux densités différentes. L’outil développé facilitera la mise à jour des cartes des ICU permettant un meilleur suivi des risques causés par les ICU.

Anouk Ville

Projet: Mise au point d’un système de détection automatisé de la déforestation en Malaisie/indonésie provoquée par l’industrie d’huile de palme

Superviseur: Martin Béland
Programme d’études: 2e année de Master « Information Géographique, Analyse Spatiale et Télédétection » (IGAST).
Université: Master cohabilité entre l’Université Paris-Est Marne la Vallée (UPEM) et L’École Nationale des Sciences Géographiques (ENSG) à Paris
villeanouk@gmail.com

Résumé du projet

La méthode qui sera développée permettra de détecter automatiquement et en temps réel les zones de déforestation en Malaisie/Indonésie provoquée par l’industrie d’huile de palme. La méthode fera appel à la plateforme Google Earth Engine et à de l’imagerie satellitaire (Sentinel-1 du programme Copernicus).