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Analyse d’images par méthode de Deep Learning appliquée au contexte routier en conditions météorologiques dégradées / Khouloud Dahmane (2019)
Titre : Analyse d’images par méthode de Deep Learning appliquée au contexte routier en conditions météorologiques dégradées Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Khouloud Dahmane, Auteur ; Frédéric Chausse, Directeur de thèse Editeur : Clermont-Ferrand : Université Clermont Auvergne Année de publication : 2019 Importance : 146 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Clermont Auvergne, spécialité Électronique et SystèmesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] brouillard
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] coefficient de corrélation
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] pluie
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] système de transport intelligent
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) De nos jours, les systèmes de vision sont de plus en plus utilisés dans le contexte routier. Ils permettent ainsi d'assurer la sécurité et faciliter la mobilité. Ces systèmes de vision sont généralement affectés par la dégradation des conditions météorologiques en présence de brouillard ou de pluie forte, phénomènes limitant la visibilité et réduisant ainsi la qualité des images. Afin d'optimiser les performances des systèmes de vision, il est nécessaire de disposer d'un système de détection fiable de ces conditions météorologiques défavorables.Il existe des capteurs météorologiques dédiés à la mesure physique, mais ils sont coûteux. Ce problème peut être résolu en utilisant les caméras qui sont déjà installées sur les routes. Ces dernières peuvent remplir simultanément deux fonctions : l'acquisition d'images pour les applications de surveillance et la mesure physique des conditions météorologiques au lieu des capteurs dédiés. Suite au grand succès des réseaux de neurones convolutifs (CNN) dans la classification et la reconnaissance d'images, nous avons utilisé une méthode d'apprentissage profond pour étudier le problème de la classification météorologique. L'objectif de notre étude est de chercher dans un premier temps à mettre au point un classifieur du temps, qui permet de discriminer entre temps « normal », brouillard et pluie. Dans un deuxième temps, une fois la classe connue, nous cherchons à développer un modèle de mesure de la distance de visibilité météorologique du brouillard. Rappelons que l'utilisation des CNN exige l'utilisation de bases de données d'apprentissage et de test. Pour cela, deux bases de données ont été utilisées, "Cerema-AWP database" (https://ceremadlcfmds.wixsite.com/cerema-databases), et la base "Cerema-AWH database", en cours d'acquisition depuis 2017 sur le site de la Fageole sur l'autoroute A75. Chaque image des deux bases est labellisée automatiquement grâce aux données météorologiques relevées sur le site permettant de caractériser diverses gammes de pluie et de brouillard. La base Cerema-AWH, qui a été mise en place dans le cadre de nos travaux, contient cinq sous-bases : conditions normales de jour, brouillard fort, brouillard faible, pluie forte et pluie faible. Les intensités de pluie varient de 0 mm/h à 70 mm/h et les visibilités météorologiques de brouillard varient entre 50m et 1800m. Parmi les réseaux de neurones connus et qui ont montré leur performance dans le domaine de la reconnaissance et la classification, nous pouvons citer LeNet, ResNet-152, Inception-v4 et DenseNet-121. Nous avons appliqué ces réseaux dans notre système de classification des conditions météorologiques dégradées. En premier lieu, une étude justificative de l'usage des réseaux de neurones convolutifs est effectuée. Elle étudie la nature de la donnée d'entrée et les hyperparamètres optimaux qu'il faut utiliser pour aboutir aux meilleurs résultats. Ensuite, une analyse des différentes composantes d'un réseau de neurones est menée en construisant une architecture instrumentale de réseau de neurones. La classification des conditions météorologiques avec les réseaux de neurones profonds a atteint un score de 83% pour une classification de cinq classes et 99% pour une classification de trois classes.Ensuite, une analyse sur les données d'entrée et de sortie a été faite permettant d'étudier l'impact du changement de scènes et celui du nombre de données d'entrée et du nombre de classes météorologiques sur le résultat de classification.Enfin, une méthode de transfert de bases de données a été appliquée. Cette méthode permet d'étudier la portabilité du système de classification des conditions météorologiques d'un site à un autre. Un score de classification de 63% a été obtenu en faisant un transfert entre une base publique et la base Cerema-AWH. (...) Note de contenu : 1- Introduction
2- Revue bibliographique des algorithmes de classification et de mesure
3- Les réseaux de neurones artificiels
4- Description des bases de données météorologiques
5- Classification des conditions météorologiques par caméra routière
6- ConclusionNuméro de notice : 28507 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Électronique et Systèmes : Université Clermont Auvergne : 2020 Organisme de stage : Institut Pascal nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03022934/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97041 Apport des mesures du radar à synthèse d'ouverture de Sentinel-1 pour l'étude des propriétés du manteau neigeux / Gaëlle Veyssière (2019)
Titre : Apport des mesures du radar à synthèse d'ouverture de Sentinel-1 pour l'étude des propriétés du manteau neigeux Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Gaëlle Veyssière, Auteur ; Fatima Karbou, Directeur de thèse ; Samuel Morin, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2019 Importance : 115 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse délivré par l'Institut National Polytechnique de Toulouse, Océan, Atmosphère, ClimatLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Alpes (France)
[Termes IGN] avalanche
[Termes IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes IGN] écho radar
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] modèle de rétrodiffusion
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] radar à antenne synthétique
[Termes IGN] ressources en eauIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le suivi de l’évolution du manteau neigeux est directement lié à des enjeux socio-économiques majeurs en zone de montagne. Parmi ces enjeux figure la prévision du risque d’avalanche qui s’appuie principalement sur des observations et sur la connaissance de l’état du manteau neigeux et de son évolution dans le temps. Dans cette thèse, co-financée par le CNES et par Météo- France, nous avons évalué l’apport d’observations de télédétection spatiale active micro-ondes issues du radar à synthèse d’ouverture (SAR) de Sentinel-1, pour suivre l’évolution de certaines propriétés du manteau neigeux. Dans un premier temps, nous avons évalué la chaîne de modélisation SAFRAN-ISBA/Crocus-MEMLS par rapport aux données Sentinel-1 pré-traitées sur 3 saisons hivernales de 2014 à 2017, sur une zone de 2310 km2 à 20 m de résolution dans les Alpes du Nord françaises. Nous avons montré que les données SAR étaient pertinentes pour suivre l’évolution du manteau neigeux et, avons démontré la capacité de la chaîne de modélisation à reproduire les variations du signal observé dans le temps malgré de forts biais négatifs en cas de neige humide. Nous nous sommes intéressés à la valeur ajoutée des observations SAR de Sentinel-1 pour cartographier la neige humide, c’est-à-dire, la neige avec un taux élevé d’eau liquide. Des comparaisons ont été effectuées entre les produits neige humide obtenus par Sentinel-1 et les produits neige de Sentinel-2 distribués par Theia. Cette étude a été menée sur la saison hivernale 2017-2018, qui a connu un enneigement exceptionnel. Ces travaux ouvrent la voie à l’assimilation de données de télédétection SAR dans le modèle de neige Crocus ainsi qu’à une plus grande exploitation de ces données dans le cadre du suivi de l’enneigement pour de multiples applications. Note de contenu : Introduction générale
1- Contexte scientifique, État de l’art des méthodes
2- Évaluation des simulations de coefficients de rétrodiffusion par rapport aux données SAR de Sentinel-1
3- Détection de la neige humide par imagerie SAR
4- Conclusions générales et perspectivesNuméro de notice : 25842 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Océan, Atmosphère, Climat : Toulouse : 2019 Organisme de stage : Groupe d'étude de l'Atmosphère Météorologique nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://oatao.univ-toulouse.fr/25350/1/Veyssiere.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95249 Apports des techniques photogrammétriques à l'étude du dynamisme des structures volcaniques du piton de la Fournaise / Allan Derrien (2019)
Titre : Apports des techniques photogrammétriques à l'étude du dynamisme des structures volcaniques du piton de la Fournaise Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Allan Derrien, Auteur ; Aline Peltier, Directeur de thèse ; Nicolas Villeneuve, Auteur Editeur : Paris : Université de Paris 7 Denis Diderot Année de publication : 2019 Importance : 333 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de géophysique, Université de Paris 7 Denis DiderotLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] carte géomorphologique
[Termes IGN] éruption volcanique
[Termes IGN] historique des données
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image Pléiades
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] Piton de la Fournaise (volcan)
[Termes IGN] volcanologieIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le traitement numérique des photographies (ou photogrammétrie) permet aujourd’hui de détecter, mesurer et quantifier de nombreux changements à la surface de notre planète. Dans ce travail de thèse, nous avons exploré en détail les apports variés de la photogrammétrie aérienne à la compréhension du dynamisme des structures volcaniques du Piton de la Fournaise, et ce à différentes échelles de temps et d’espace, allant de la journée au siècle, et du cône éruptif à l’édifice volcanique.
- À l’échelle de l’édifice : l’ensemble des coulées de la période 1931-2018 a pu être cartographié avec précision ; ainsi 4 nouvelles éruptions ont pu être identifiées et 13 nouvelles coulées cartographiées. Le volume du volcan a augmenté de 1,15 km3 entre 1931 et 2018 (0,42 m3/s) ; 11,5% de cette augmentation est d’origine endogène. Une expérience en laboratoire a montré un résultat similaire sur 360 injections (13,5%). L’augmentation de volume de l’édifice, asymétrique, s’est accompagnée d’un glissement et d’une compression du flanc est, de l’ordre de 11,5 cm/an (taux moyen entre 1966 et 2012).
- À l’échelle du sommet : la morphologie de la zone sommitale entre 1927 et 2019 a pu
être retracée, notamment les volumes des effondrements calderiques de 1927-1936, de 1961 et de 2007 ont été estimés à plus de 90 Mm3, plus de 21 Mm3 et 126,2 Mm3
. Nous montrons que l’effondrement d’avril 2007 s’est déroulé sur une période de 14 à 25 jours, soit un peu plus qu’estimé auparavant. Six secteurs instables de la bordure du Cratère Dolomieu ont par la suite été identifiés, entre 2008 et 2019, constituant un risque potentiel pour les visiteurs de la zone sommitale.
- À l’échelle de l’éruption : les 13 éruptions de la période 2015-2018 ont été suivies par photogrammétrie tout au long des éruptions, apportant ainsi des informations de première importance (contours et volume des coulées, ainsi que morphologie des sites éruptifs) à la gestion de crise. La présence d’un cône éruptif, s’il est fermé (i.e. lave s’écoulant en tunnels de lave ou en chenaux très étroits), peut augmenter d’un facteur 10 l’amplitude moyenne du trémor. Cette étude a permis, à travers la grande diversité d’application, la facilité de mise en oeuvre et la fiabilité des techniques photogrammétriques, d’améliorer l’observation et la compréhension des volcans actifs. Ces atouts semblent particulièrement importants pour l’étude de volcans isolés.Note de contenu : 1- Introduction
2- Outils et méthodes
3- 1ère partie : les transformations de l'édifice à l'échelle du siècle
4- 2ème partie : reconstructions photogrammétriques des changements morphologiques du sommet du Piton de la Fournaise 1927-2019
5- 3ème partie : suivi photogrammétrique des éruptions récentes (2015-2018) au Piton de la Fournaise
6- Conclusion générale, résultats clésNuméro de notice : 28512 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géophysique : Université de Paris 7 : 2019 Organisme de stage : Observatoire Volcanologique du Piton de la Fournaise nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2019UNIP7084 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97170 Bayesian iterative reconstruction methods for 3D X-ray Computed Tomography / Camille Chapdelaine (2019)
Titre : Bayesian iterative reconstruction methods for 3D X-ray Computed Tomography Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Camille Chapdelaine, Auteur ; Charles Soussen, Directeur de thèse Editeur : Paris-Orsay : Université de Paris 11 Paris-Sud Centre d'Orsay Année de publication : 2019 Importance : 185 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l’Université Paris - Saclay préparée à l'Université Paris-Sud, Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication (STIC), Traitement du signal et des imagesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] artefact
[Termes IGN] faisceau
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] itération
[Termes IGN] processeur graphique
[Termes IGN] rayon X
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] reconstruction d'image
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] spectroscopie
[Termes IGN] théorème de Bayes
[Termes IGN] tomographie
[Termes IGN] volume (grandeur)Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) In industry, 3D X-ray Computed Tomography aims at virtually imaging a volume in order to inspect its interior. The virtual volume is obtained thanks to a reconstruction algorithm based on projections of X-rays sent through the industrial part to inspect. In order to compensate uncertainties in the projections such as scattering or beam-hardening, which are cause of many artifacts in conventional filtered backprojection methods, iterative reconstruction methods bring further information by enforcing a prior model on the volume to reconstruct, and actually enhance the reconstruction quality. In this context, this thesis proposes new iterative reconstruction methods for the inspection of aeronautical parts made by SAFRAN group. In order to alleviate the computational cost due to repeated projection and backprojection operations which model the acquisition process, iterative reconstruction methods can take benefit from the use of high-parallel computing on Graphical Processor Unit (GPU). In this thesis, the implementation on GPU of several pairs of projector and backprojector is detailed. In particular, a new GPU implementation of the matched Separable Footprint pair is proposed. Since many of SAFRAN's industrial parts are piecewise-constant volumes, a Gauss-Markov-Potts prior model is introduced, from which a joint reconstruction and segmentation algorithm is derived. This algorithm is based on a Bayesian approach which enables to explain the role of each parameter. The actual polychromacy of X-rays, which is responsible for scattering and beam-hardening, is taken into account by proposing an error-splitting forward model. Combined with Gauss-Markov-Potts prior on the volume, this new forward model is experimentally shown to bring more accuracy and robustness. At last, the estimation of the uncertainties on the reconstruction is investigated by variational Bayesian approach. In order to have a reasonable computation time, it is highlighted that the use of a matched pair of projector and backprojector is necessary. Note de contenu : 1- X-ray computed tomography : an inverse problem
2- Reconstruction methods in X-ray computed tomography
3- Projection and backprojection operators
4- Gauss-Markov-Potts prior model for joint reconstruction and segmentation
5- Error-splitting forward model and its application with Gauss-Markov-Potts prior
6- Towards the estimation of the uncertainties on the reconstruction by Variational Bayesian Approach
7- Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 25702 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication (STIC) : Traitement du signal et des images : Paris 11 : 2019 Organisme de stage : Safran nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02110033 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94827 Caractérisation des déplacements liés aux coulées de lave au Piton de la Fournaise à partir de données InSAR / Alexis Hrysiewicz (2019)
Titre : Caractérisation des déplacements liés aux coulées de lave au Piton de la Fournaise à partir de données InSAR Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Alexis Hrysiewicz, Auteur ; Thierry Menand, Directeur de thèse Editeur : Clermont-Ferrand : Université Clermont Auvergne Année de publication : 2019 Importance : 491 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat présentée en vue de l’obtention du grade de docteur d'université,
Terre solide, géodynamique des enveloppes supérieures, paléobiologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] dépôt
[Termes IGN] écho radar
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] éruption volcanique
[Termes IGN] image TerraSAR-X
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] lave
[Termes IGN] longueur d'onde
[Termes IGN] Piton de la Fournaise (volcan)
[Termes IGN] rhéologie
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] surveillance géologique
[Termes IGN] vitesse de déplacement
[Termes IGN] volcanologieIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Depuis 2003, le service d’observation OI2 (Observatoire InSAR de l’Océan Indien), composante du Service National des Observations en Volcanologie (SNOV) analyse les déplacements du sol causés par l’activité volcanique du Piton de la Fournaise en utilisant des données InSAR (Interférométrie Radar à Synthèse d’Ouverture). Un des résultats majeurs est l’identification lors de l’éruption de 2007 d’un déplacement horizontal de plus de 1.4 m de l’ensemble du Flanc Est du Piton de la Fournaise vers la mer. Des résultats plus récents ont montré que ce glissement continuait entre 2009 et 2014 avec une décroissance de la vitesse des déplacements. Il a aussi été montré qu’à ce déplacement de grande longueur d’onde se superposent des déplacements plus localisés dus à la contraction thermo-mécanique des coulées de lave et à la flexion du substratum sous le poids de ces coulées. Il est donc difficile de caractériser précisément et indépendamment ces deux composantes des déplacements affectant le Flanc Est du Piton de la Fournaise. Le principal objectif de cette thèse est de caractériser les déplacements associés aux coulées de lave pour supprimer la contribution des coulées des observations et isoler les signaux qui sont seulement liés à des signaux de grande longueur d’onde. Afin d’atteindre cet objectif, nous avons dû développer des algorithmes permettant de contourner précisément les coulées, d’estimer leur surface et leur volume avec les incertitudes associées. Ces algorithmes exploitent les données de cohérence interférométrique dans une approche probabiliste itérative. Ils sont maintenant utilisés en routine dans le cadre du service OI2 pour fournir aussi rapidement que possible à l’Observatoire Volcanologique du Piton de la Fournaise, des cartes des coulées. L’étude des coulées de lave mises en place entre 2014 et 2018 montre que la contraction thermo-mécanique de la coulée et la flexion du substratum dépendent à la fois de la durée écoulée depuis la mise en place, de l’épaisseur de la coulée, de la pente locale et éventuellement de la structure interne de la coulée (présence de tunnels de lave). Un an après la mise en place, les déplacements verticaux et horizontaux peuvent atteindre plusieurs dizaines de centimètres par an. Ces déplacements diminuent ensuite de façon exponentielle avec le temps. Nous avons cherché à modéliser les déplacements verticaux en fonction de l’épaisseur des coulées. Nos résultats montrent que ces déplacements pourraient contribuer jusqu’à 80% des déplacements mesurés sur le Flanc Est du Piton de la Fournaise. Les déplacements du substratum observés sur le pourtour des coulées apportent des contraintes sur la rhéologie de la partie la plus superficielle de ce substratum. Cette rhéologie apparaît fortement variable au sein de l’Enclos Fouqué révélant une forte dépendance à l’histoire des dépôts successifs accumulés en chaque endroit. Un substratum se comportant de façon poroélastique dans sa partie la plus superficielle (∼ 100 m) permet néanmoins d’expliquer de façon relativement satisfaisante les observations. Note de contenu : 1- Introduction générale
2- L’Interférométie Radar à Synthèse d’Ouverture (InSAR)
3- Suivi de la mise en place des coulées de lave
4- Caractérisation temporelle des déplacements
5- Caractérisation spatiale des déplacements/épaisseurs des coulées de lave
6- Modélisation de l’évolution temporelle des déplacements causés par les coulées
de lave
7- Caractérisation de la rhéologie du substratum
8- Conclusions générales et perspectivesNuméro de notice : 25853 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Terre solide, géodynamique des enveloppes supérieures, paléobiologie : Université Clermont Auvergne : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02519025v2/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95459 Changements du stock de bois sur pied des forêts françaises : description, analyse et simulation sur des horizons temporels pluri-décennal (1975 - 2015) et séculaire à partir des données de l'inventaire forestier national et de statistiques anciennes / Anaïs Denardou-Tisserand (2019)PermalinkConception et évaluation de techniques d'interaction non-visuelle basées sur un dispositif personnel / Sandra Bardot (2019)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkEstimation de profondeur à partir d'images monoculaires par apprentissage profond / Michel Moukari (2019)PermalinkÉvaluation de la dégradation des forêts primaires par télédétection dans un espace de front pionnier consolidé d’Amazonie orientale (Paragominas) / Ali Fadhil Hasan (2019)PermalinkEvaluation of time-series SAR and optical images for the study of winter land-use / Julien Denize (2019)PermalinkExploitation of hyperspectral data for assessing vegetation health under exposure to petroleum hydrocarbons / Guillaume Lassalle (2019)PermalinkExploitation de séries temporelles d'images multi-sources pour la cartographie des surfaces en eau / Filsa Bioresita (2019)Permalink