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Affiner la recherche Interroger des sources externesCaractérisation et qualification de Modèles Numériques de Surfaces (MNS) - Analyse de la cohérence avec des masques d’eau / Guillaume Sutter (2018)
Titre : Caractérisation et qualification de Modèles Numériques de Surfaces (MNS) - Analyse de la cohérence avec des masques d’eau Type de document : Mémoire Auteurs : Guillaume Sutter, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 119 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire d'ingénieur 3e année, master PPMD Photogrammétrie, Positionnement et Mesure de DéformationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] Alsace (France administrative)
[Termes IGN] caractérisation
[Termes IGN] cohérence des données
[Termes IGN] hydrographie
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] Lorraine
[Termes IGN] masque
[Termes IGN] masse d'eau
[Termes IGN] MNS ASTER
[Termes IGN] MNS SRTM
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] Niger (delta intérieur du)
[Termes IGN] pente
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] SWOT
[Termes IGN] test statistique
[Termes IGN] zone d'intérêtIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (auteur) Depuis plusieurs années, les missions satellitaires ont permis de grandes avancées dans le domaine de l’océanographie et de l’hydrologie, notamment concernant la mesure des hauteurs d’eau. La mission SWOT, mentionnée début 2007 et dont le lancement du satellite est prévu d’ici 2021 pour des acquisitions durant 3 ans, a pour objectif d’écrire un nouveau chapitre de l’observation des océans et des surfaces d’eau en utilisant un nouvel instrument satellitaire : un radar interférométrique à large fauchée. Dans le cadre de cette mission, des études préalables sont réalisées et plus particulièrement sur le traitement des données post-acquisition. Lors du traitement des données SWOT, celles-ci sont projetées en géométrie radar. Mon rôle dans la mission est d’apporter une expertise sur la cohérence entre les MNS (Modèles Numériques de Surface) et les masques d’eau afin de minimiser les erreurs dues à la projection. Afin de répondre à cette problématique, mon stage se divise en deux études réalisées sur plusieurs zones :
• La première consiste à comparer les MNS entre eux, en évaluant certains indices statistiques, afin d’établir un classement de ces MNS.
• La seconde consiste à regarder la cohérence des masques d’eau avec ces MNS et d’évaluer quels masques sont les plus intéressants dans le cadre de la mission SWOT.
Ces deux études sont réalisées sur cinq zones du globe afin d’étudier le comportement des masques et des MNS dans différents environnements. Les différentes zones font entre 25 000km² pour l’Alsace-Lorraine et 400 000km² pour le delta intérieur du Niger. Ce stage présente donc une approche innovante de la question car c’est une approche multiéchelle qui est réalisée avec tous d’abord des MNS locaux puis des MNS globaux. Il en est de même pour les masques d’eau. Les traitements ont tout d’abord été réalisés sur une seule zone, puis appliqués sur les quatre autres. Il a donc fallu réaliser des algorithmes généraux pouvant être réutilisés dans d’autres situations. Outre les nombreuses échelles étudiées, le volume de données traité présente sa propre difficulté que ce soit lors du traitement informatique ou de l’interprétation visuelle : plus d’une dizaine de MNS et neuf masques d’eau ont été utilisés durant ce stage. Finalement, il en ressort que le MNS MERIT est le plus cohérent avec le masque de Pekel. Le MNS ASTER est celui qui présente les plus fortes pentes et la moins bonne cohérence avec les masques d’eau.Note de contenu : 1- Introduction Générale
2- État de l’art
3- Caractérisation et qualification de MNS
4- Cohérence avec des masques d’eau
ConclusionNuméro de notice : 21862 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : SERTIT Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91438 Documents numériques
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Titre : Development of a sampling protocol for monitoring snow melt using photogrammetry Type de document : Mémoire Auteurs : Guillaume Sutter, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2017 Importance : 55 p. Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e annéeLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] eau de fonte
[Termes IGN] lever topographique
[Termes IGN] manteau neigeux
[Termes IGN] modèle 3D du site
[Termes IGN] Norvège
[Termes IGN] précision des données
[Termes IGN] télémétrie laser terrestreIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Dans un contexte de changement climatique, l’importance et la durée de la couverture neigeuse saisonnière dans les régions dominées par la neige, comme par exemple la Norvège, vont avoir des conséquences socio-économiques importantes. Le but du projet ESCYMO est de développer des outils de modélisation et des compétences terrain dans le domaine de l’hydrologie de la neige dans le but d’avoir une meilleure compréhension de ce mécanisme changeant. Dans le cadre de ce projet, mon rôle a tout d’abord été d’étudier la possibilité d’extraire un modèle 3D de la surface de la neige en utilisant la photogrammétrie, ensuite d’en déterminer un processus optimal et finalement trouver les sources d’erreurs du modèle afin d’améliorer le processus. Afin de répondre à ces questions, mon stage s’est divisé en deux périodes. La première période était un mois de travail terrain où nous avons collecté beaucoup de données à Finse, Norvège. Nous avons fait des acquisitions d’images, de GPS et de LIDAR et avons installé des appareils photos timelapse dans deux bassins-versants. La seconde période a pris place à l’Université d’Oslo où j’ai traité les données et créé les meilleurs modèles 3D à partir des images acquises. Le but du traitement est d’évaluer la précision d’un modèle photogrammétrique en le comparant à des modèles précis tels que les traces GPS ou les nuages LIDAR. Quand la précision d’un modèle a été évaluée, la seconde étape était de comparer différents modèles à différentes dates dans le but d’évaluer la vitesse de fonte de la neige ainsi que la profondeur de neige dans chacun des bassins-versants. Note de contenu :
INTRODUCTION
1. INTERNSHIP DESCRIPTION
1.1 General Description
1.2 Field work
2. DATA COLLECTION AND DATA PROCESSING
2.1 GPS
2.2 LIDAR
2.3 Photogrammetry
3. ANALYSIS AND INTERPRETATION
3.1 Analysis of a single model
3.2 Evolution of the precision with different parameters
3.3 Temporal dimension and comparison between models
4. CONTENTS
CONCLUSIONNuméro de notice : 22842 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Université d'Oslo Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89086 Réservation
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