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PROJET : Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année |
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Affiner la recherche Interroger des sources externesIdentification des bâtis exposés aux mouvements de terrain en conditions cycloniques / Anna Savino (2025)
Titre : Identification des bâtis exposés aux mouvements de terrain en conditions cycloniques : Elaboration d’une méthode sur le territoire de La Réunion Type de document : Mémoire Auteurs : Anna Savino, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2025 Importance : 48 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire d'ingénieur 2e annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] base de données
[Termes IGN] mouvement de terrain
[Termes IGN] système d'information géographiqueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) La Réunion est un territoire particulièrement sujet aux aléas de mouvements de terrain qui affectent directement les bâtis et les habitants. Ces mouvements de terrain sont inspectés par le Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM), établissement public français. En conditions cycloniques majeures, la population a pour consigne de rester confinée chez elles. Or, si les bâtis sont exposés à des menaces de mouvements de terrain, la règle de confinement pourrait mettre en danger des habitants. C’est la raison pour laquelle l’identification et la hiérarchisation des bâtis potentiellement concernés par une évacuation préventive sont essentielles via une méthode reproductible. Une base de données faisant l’inventaire des mouvements de terrain et des bâtis menacés a été établie pour initier le suivi des travaux de sécurisation. Elle est renseignée manuellement à partir des rapports d’expertise du BRGM. Pour chaque bâti de la base de données, un niveau de recommandation d’évacuation est attribué à l’aide d’un logigramme qui retrace les différents critères de décisions. La base de données est manipulée à partir d’outils de SIG. Une extension QGIS regroupant les géo traitements spécifiques à la base de données a été créée pour faciliter son traitement. Un tableau du nombre d’habitations et du nombre d’habitants pour chaque niveau de recommandation dans les quartiers atteints par des mouvements de terrain servent d’aide à la décision pour la prochaine saison cyclonique. Note de contenu : 1. Introduction
2. Responsabilité Sociétale des Entreprises
3. Création d’une base de données géographiques des MVT
4. Méthode d’identification et de suivi des bâtis menacés par des MVT
5. Discussion et pistes d’amélioration
6. ConclusionNuméro de notice : 24495 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : BRGM - Bureau de recherches géologiques et minières Accessibilité : Non accessible via le SUDOC Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=104176 
Titre : Leveraging deep learning and remote sensing to predict ecosystem types in the NiN framework Type de document : Mémoire Auteurs : Matteo Crespin-Jouan, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2024 Importance : 41 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire d'ingénieur 2e annéeLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cartographie
[Termes IGN] couverture (données géographiques)
[Termes IGN] gradient
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] Sentinel-2
[Termes IGN] télédétection
[Termes IGN] végétationIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Ce rapport présente les résultats d’un stage effectué au sein du Geo-Ecology Research Group (GEco) du Muséum d’Histoire Naturelle d’Oslo. Le projet a porté sur l’application de techniques d’apprentissage profond pour classifier les écosystèmes norvégiens en se basant sur les données du système de classification Natur i Norge (NiN). Différentes sources de données ont été utilisées notamment des images aériennes de drones, des photos prises au sol et des données satellitaires Sentinel, afin de prédire les types d’écosystèmes et des gradients environnementaux clés, tels que la richesse en calcaire. L’étude a exploré différentes approches, notamment les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les perceptrons multicouches (MLP), en mettant l’accent sur l’exploitation des informations spectrales plutôt que des caractéristiques spatiales. Les résultats ont mis en évidence les défis liés au travail avec des données limitées et incohérentes, en particulier dans le contexte de classifications très détaillée comme NiN. Bien que les modèles aient montré un certain succès, notamment avec l’utilisation de données hyperspectrales, les résultats ont été limités par la qualité et la cohérence des labels
disponibles.Note de contenu : Introduction
1. About the Data, the labels, and the distribution of the labels in the datasets
2. CNNs and vision transformers to leverage shape and texture features
3. A more successful endeavour : a mere mutliplayer perceptron on hyper-spectral satellite images
ConclusionNuméro de notice : 24266 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : BIODIVERSITE/GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Geo-Ecology Research Group (GEco), at Oslo’s Natural History Museum (NHM) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103901 Documents numériques
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Leveraging deep learning and remote sensing to predict ecosystem types in the NiN frameworkAdobe Acrobat PDF
Titre : Rapport de stage: Mayotte, vers un reférentiel semi-dynamique ? Type de document : Mémoire Auteurs : Inès Pasquier, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2023 Importance : 58 p Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire d'ingénieur 2e annéeLangues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] géodynamique
[Termes IGN] Global Navigation Satellite System
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] MayotteMots-clés libres : repère semi-dynamique Mayotte modèle de déformation PROJ déplacements GNSS OVPF université Nevada InSAR IGN IPGP EGMS Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : Dans ce rapport de stage de deuxième année d’ingénieur en géomatique, vous retrouverez toute la démarche et les résultats pour implémenter un repère semi-dynamique pour l’île de Mayotte à partir d’un modèle de déformation de l’Institut de Physique du Globe de Paris (IPGP). Note de contenu : Introduction
1. Qualification du modèle de déformation de l'IPGP
Conclusion
2. Adaptation du modèle pour l'utilisation dans PROJ
ConclusionNuméro de notice : 24147 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) et l’Institut de Physique du Globe de Paris (IPGP) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103703
Titre : Adaptation of the standardized vegetation optical depth index for satellite-based soil moisture Type de document : Mémoire Auteurs : Juliette Raabe, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 61 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Australie
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] indice d'humidité
[Termes IGN] phénomène climatique extrême
[Termes IGN] sécheresse
[Termes IGN] teneur en eau de la végétationIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Le groupe de recherche sur la télédétection pour l’étude de l’environnement et du climat (CLIMERS) de l’université technique de Vienne contribue entre autres au développement de jeux de données d’humidité du sol (indicateur mesurant la quantité d’eau contenue dans le sol) et de VOD (vegetation optical depth, mesurant la teneur en eau des plantes). Par là, il vise à aider la communauté scientifique mondiale pour étudier le climat et en particulier, le changement climatique. L’étude présente se propose de participer à cet objectif en créant un indice de sécheresse à partir de données d’humidité du sol obtenues par télédétection. Pour ce faire, cette étude adapte un processus existant pour construire un indice de sécheresse standardisé. Ce processus a été implémenté au CLIMERS, il y a peu de temps, pour le VOD et le but est de le tester pour l’humidité du sol et voir à quel point il est adapté pour capturer des événements climatiques extrêmes. Note de contenu : Introduction
1.1 Soil Moisture
1.2 Production of soil moisture data
1.3 Soil moisture to build drought index
1.4 The innovative process set up for the VOD index
2. Creation of a standardized soil moisture index
2.1 Data
2.2 The soil moisture workflow
2.3 Optimization
3 Results of the SVODI process for SM
3.1 Australian use case
3.2 First results on Australia
3.3 Focus on extreme events in other regions of the world
3.4 World results
4. Correlation study, evaluate quantitatively the index
4.1 Methodology
4.2 Correlation study for the Australian use-case
4.3 World correlation study
ConclusionNuméro de notice : 26871 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Department of Geodesy and Geoinformation (TU Wien) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101700 Documents numériques
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Adaptation of the Standardized Vegetation Optical Depth Index for satellite-based soil moisture - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Construction d’un plugin QGIS de détection d’îlots de chaleur urbains à partir d’images satellitaires de type optique Type de document : Mémoire Auteurs : Houssayn Meriche, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 51 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] format GeoTIFF
[Termes IGN] ilot thermique urbain
[Termes IGN] module d'extension
[Termes IGN] Montréal (Québec)
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation sémantiqueIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’Institut des Sciences de l’Environnement (ISE) est une unité multi départementale de l’Université du Québec à Montréal (UQAM) dans laquelle les sciences de l’environnement ont pour objets les problématiques environnementales découlant des interactions entre processus biologiques, physiques, sociaux et humains. Montréal étant connue dans le monde de la recherche pour sa productivité scientifique dans le domaine de l’Intelligence Artificielle, on retrouve au sein de l’UQAM bon nombre d’étudiants mêlant cette discipline à d’autres champs scientifiques dont l’environnement. C’est ainsi que je suis amené à concevoir un plugin qui, couplé à série d’algorithmes faisant intervenir de l’apprentissage profond, permettrait à une étudiante en maîtrise de Géographie de générer des cartes de prédiction d’îlots de chaleur urbains de la ville de Montréal. Cet ensemble d’algorithmes est réalisé à partir du langage de programmation Python, avec pour support du plugin le logiciel QGIS. Celui-ci est destiné à traiter des images au format exclusif GeoTIFF, et nécessite également des connaissances en fabrication de masque (image binaire constituée de 0 et de 1 renseignant sur la pertinence d’exploitation des pixels de l’image GeoTIFF). Note de contenu : Introduction
1. Contexte du projet
1.1 L’Université du Québec à Montréal (UQAM)
1.2 L’environnement de travail
2. Analyse de l’existant
2.1 Autour des îlots de chaleur en milieu urbain
2.2 L’apprentissage automatique appliqué à la Télédétection
3. Construction du plugin
3.1 Côté Plugin
3.2 Côté Classification
3.3 Résultats et discussions
ConclusionNuméro de notice : 26869 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Laboratoire de télédétection et de SIG du département de Géographie (Université du Québec à Montréal) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101696 Documents numériques
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Construction d’un Plugin QGIS de détection d’îlots de chaleur urbains à partir d’images satellitaires de type optique - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
