20 ans de Géomatique à l’Université du Québec à Montréal (UQAM)

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Le programme du DESS en SIG fête cette année ses vingt ans. Au travers de ces deux décennies, nous apprécions l’évolution de la discipline son enseignement ainsi que les perspectives d’avenir.

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20 ans de Géomatique à l’Université du Québec à Montréal

1991 à 2011

Claude CodjiaYves BaudouinBenoît St-Onge

Géomatique 2011

Les axes développés

L’enseignement

La recherche

La coopération internationale

• Maîtrise • DESS

• Application en milieux urbains

• Applications en Foresterie

• L’Afrique, • l’Asie • l’Amérique Latine

Géomatique 2011

Les programmes des cycles supérieurs

• Maîtrise ès sciences, M.Sc. - Maîtrise recherche en Géographie- Maîtrise professionnelle en aménagement du territoire et en SIG

• DESS - SIG- Gestion des risques majeurs- Planification territoriale et développement local

Géomatique 2011

Le DESS en SIG

• Créé en 1991• La formation vise avant tout :

-Un approfondissement des connaissances dans le traitement de données géospatiales;

-Une adaptation et une mise à jour des connaissances et habiletés des professionnels en Géomatique

-La formation d’une relève qui saura répondre aux besoins d’une société en pleine mutation;

Géomatique 2011

L’équipe du DESS SIG

4 professeurs 3 chargés de cours

5 professionnels

Géomatique 2011

Le programme du DESS en SIG• Systèmes d'information géographique

•Analyse spatiale•Structures des données appliquées aux systèmes d'information géographique•Problèmes appliqués en SIG

•Intégration et visualisation de données géographiques

•Mise en œuvre de SIG

•Télédétection appliquée aux problématiques contemporaines

•Activité de synthèse I•Activité de stage I•Activité de synthèse II•Activité de stage II

Les diplômés• Plus 400 diplômés et auditeurs dont le tiers

est constitué de femmes -Un taux de placement très bon

Liste des entreprises où les diplômés travaillentAecom-TecsultAir CanadaCommunauté métropolitaine de MontréalEnvironnement Illimité Inc. Forces armées canadiennesInstitut Nationale de la Recherche Scientifique (INRS)Intélec GéomatiqueJPL (NASA)Leroux Leroux Papin et AssociésMerck Frosst Canada Inc. Ministère de la santé publique Ministère des TransportsPharma ScienceSNC LavalinStatistique CanadaK2 GeospatialUQAMEtc.

Pour plus d’informations:

http://www.geosig.uqam.ca

Un leadership de la recherche dans des domaines de la géomatique

Le lidar

• B. St-Onge

Les îlots de chaleur

• Y. Baudouin

L’imagerie radar

• C. Codjia

Projet sur les îlots de chaleur; réalisés par plusieurs étudiants

sous la supervision de Yves Baudouin

Cartographie thermique de Montréal

(travaux antérieurs de F. Guay et G. Lefebvre)

Les îlots de chaleur dans la région de Montréal

ACFAS McGill

Mai 2006

Leprince. J., Martin P., Baudouin Y.

Indice de végétation et îlots de chaleur (90ème percentile supérieur)

1984 2005

L’indice de développement cartographique appliqué au Canada

Yves Baudouin, Ph.D. Élise Paré, M.Sc. Olivier Caron (candidat M.Sc.)Olivier Filiatrault (candidat M.Sc.)Paul Jolicoeur (CITS-RNC)Richard Bilodeau (CITS-RNC)

La cartographie forestière par lidar

Benoît St-OngeProfesseurDépartement de géographieUniversité du Québec à Montréal

Représentation schématique d’un capteur lidar

laser

détecteur

télescope

surface

retour

impulsion

miroir de balayage

Montage de l’instrument

Réponse lidar des couverts forestiers

Les impulsions provoquent des retours sur la végétation

Gracieuseté Juha Hyyppa

Certains arbres sont visibles sous la surface de la canopée forestière

Tremble (visible)Tremble (chicot)Épinette blancheSapin baumier

Une partie des impulsions atteint le sol

Couches matricielles caractéristiques

Modèle numérique de surface (MNS)

Modèle numérique de terrain (MNT)

Modèle de hauteur de canopée (MHC)

Développement d'algorithme pour la correction des effets cardinaux sur les images Radar

Prétraitement des images radar:

Claude CodjiaProfesseur

U25U25

Effets cardinaux

Les effets cardinaux, phénomène inhérent au radar

0.2

0.8

Image Radarsat-2U12 HH descendant Image Radarsat-2 F3 HH descendant 1 2 34

56

7

8

9

10

11

12

1314

1516

171819202122

2324

25

26

27

28

29

30

3132

3334

35 36

0

50

1001 2 3

45

67

8

9

10

11

1213

1415

161718192021

2223

2425

26

27

28

29

3031

3233

3435 36

0

50

100

2.6

1 2 34

56

78

9

10

11

1213

1415

161718192021

2223

2425

26

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3031

3233

3435 36

0

1

2

1 2 34

56

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161718192021

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26

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29

3031

3233

3435 36

0

0.5

1

Les effets cardinaux, variation des valeurs radiométrique en fonction des angles

Moyenne globale des valeurs selon les angles(Image U12 descendant)

Courbe réelle et théorique de rétrodiffusion

Modélisation0 10 20 30

4050

607080

90

100110

120130

140150160170180190200210

220230

240250

260

270

280290

300310

320330340350

0

1

2

RÉSULTATS

Extrait d’une image RADARSAT-2, F3 HH, descendant

Extrait d’une image RADARSAT-2, F3 HH , descendant après compensation radiométrique

Compensation radiométrique

Compensation radiométrique

Extrait d’une image RADARSAT-2, U12 HH , descendant

Extrait d’une image RADARSAT-2, U12 HH , descendant après compensation radiométriquePhotographie aérienne correspondant aux

extraits ci-dessous (Verdun, Montréal)

Signatures spectrales de diverses classes d’occupation du sol

Fréquence d'apparition de niveaux de gris par occupation du sol d'une image radar en orbite ascendante d'angle F4 (été 1999)

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

5000

Eau

Bâti dense

Bâti de densité moyenne

Bâti de densité faible

Bâti industriel ou institutionnel

Végétation dense

Végétation diffuse

Discriminer ces classes !!!!!Les statistiques de deuxième ordre peuvent elles résoudre le problème ?

Quels sont les paramètres texturaux les plus pertinents pour des classifications en milieux urbains ???

Fréquence relatives d'utilisation des paramètres de texture par résultat de classification de 4 paramètres

0,50

à 0

,5...

0,56

à 0

,6...

0,61

à 0

,6...

0,66

à 0

,7...

0,71

à 0

,7...

0,76

à 0

,8...

0,80

à 0

,8...

0,86

et p

lus

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Distance Inverse

Corrélation

Entropie

Écart-Type

Moyenne

Dissimilarité

Contraste

Homogénéité

kappa

Interférométrie radar

Jonathan Normand Étudiant à la maîtriseSous la direction de Claude Codjia

Faille de San Andreas: tester les performances de Radarsat-2

Occurrence des travaux au niveaux des fondations des bâtiments dans la ville de Montréal

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