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 (UQAM)

  1. 1. Géomatique 201120 ans de Géomatique à l’Université du Québec à Montréal 1991 à 2011 Claude Codjia Yves Baudouin Benoît St-Onge
  2. 2. Géomatique 2011Les axes développés • Maîtrise L’enseignement • DESS • Application en milieux urbains La recherche • Applications en Foresterie • L’Afrique, La coopération • l’Asie internationale • l’Amérique Latine
  3. 3. Géomatique 2011Les 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
  4. 4. 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;
  5. 5. Géomatique 2011 L’équipe du DESS SIG 3 chargés de 54 professeurs cours professionnels
  6. 6. Le programme du DESS en SIG• Systèmes dinformation géographique•Analyse spatiale•Structures des données appliquées aux systèmesdinformation 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
  7. 7. 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 travaillent Aecom-Tecsult Air Canada Communauté métropolitaine de Montréal Environnement Illimité Inc. Forces armées canadiennes Institut Nationale de la Recherche Scientifique (INRS) Intélec Géomatique JPL (NASA) Leroux Leroux Papin et Associés Merck Frosst Canada Inc. Ministère de la santé publique Ministère des Transports Pharma Science SNC Lavalin Statistique Canada K2 Geospatial UQAM Etc.
  8. 8. Pour plus d’informations:http://www.geosig.uqam.ca
  9. 9. Un leadership de la recherche dans des domaines de la géomatique Les îlots de L’imagerie Le lidar radar chaleur• Y. Baudouin • B. St-Onge • C. Codjia
  10. 10. Projet sur les îlots de chaleur;réalisés par plusieurs étudiants sous la supervision de Yves Baudouin
  11. 11. Cartographiethermique de Montréal (travaux antérieurs de F. Guay et G. Lefebvre)
  12. 12. Les îlots de chaleur dans la région de Montréal ACFAS McGill Mai 2006 Leprince. J., Martin P., Baudouin Y.
  13. 13. Indice de végétation et îlots de chaleur (90ème percentile supérieur) 1984 2005
  14. 14. L’indice de développementcartographique 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)
  15. 15. La cartographie forestière par lidar Benoît St-Onge Professeur Département de géographie Université du Québec à Montréal
  16. 16. Représentation schématique d’un capteur lidar télescope détecteur miroir de balayage laser impulsion retour surface
  17. 17. Montage de l’instrument
  18. 18. Réponse lidar descouverts forestiers
  19. 19. Les impulsions provoquent des retours sur la végétation Gracieuseté Juha Hyyppa
  20. 20. Certains arbres sont visibles sousla surface de la canopée forestière Tremble (visible) Tremble (chicot) Épinette blanche Sapin baumier
  21. 21. Une partie des impulsions atteint le sol
  22. 22. Couches matricielles caractéristiques Modèle numérique de surface (MNS) Modèle numérique de terrain (MNT) Modèle de hauteur de canopée (MHC)
  23. 23. Prétraitement des images radar: Développement dalgorithme pour la correction des effets cardinaux sur les images RadarClaude CodjiaProfesseur
  24. 24. Les effets cardinaux, phénomène inhérent au radar U25 Effets cardinaux
  25. 25. Les effets cardinaux, variation des valeurs radiométrique en fonction des anglesImage Radarsat-2U12 HH descendant 0.2 Image Radarsat-2 F3 HH descendant 1 1 35 36 70 2 3 34 4 35 36 80 2 3 33 60 5 34 4 50 33 60 5 32 6 32 6 31 40 7 30 31 40 7 30 8 30 8 20 29 9 20 10 29 9 28 0 10 28 0 10 27 11 27 11 26 12 26 12 25 13 25 13 24 14 24 14 23 22 16 15 0.8 23 22 21 20 16 15 21 20 18 17 18 17 19 19 1 1 35 36 0.7 2 3 35 362 2 3 34 4 34 4 33 0.6 5 33 1.5 5 0.5 32 6 32 6 0.4 31 7 31 1 7 0.3 30 8 30 8 0.2 0.5 29 0.1 9 29 9 28 0 10 28 0 10 27 11 27 11 26 12 26 12 25 13 25 13 24 14 24 14 23 15 23 15 22 16 22 16 21 20 18 17 21 20 19 18 17 2.6 19
  26. 26. Modélisation 0 350 340 1.2 10 20 330 30 320 1 40 310 0.8 50 300 0.6 60 290 0.4 70 280 0.2 80 270 0 90 260 100 250 110 240 120 230 130 220 140 210 150 200 190 160 170 180Courbe réelle et théorique de rétrodiffusion Moyenne globale des valeurs selon les angles (Image U12 descendant)
  27. 27. RÉSULTATS Compensation radiométrique Extrait d’une image RADARSAT-2, F3 Extrait d’une image RADARSAT-2, F3 HH HH, descendant , descendant après compensation radiométrique Compensation radiométriqueExtrait d’une image RADARSAT- Extrait d’une image2, U12 HH , descendant RADARSAT-2, U12 HH Photographie aérienne correspondant aux extraits ci-dessous (Verdun, Montréal) , descendant après compensation radiométrique
  28. 28. Signatures spectrales de diverses classes d’occupation du sol Fréquence dapparition de niveaux de gris par occupation du sol dune image radar en orbite ascendante dangle F4 (été 1999)5000450040003500 Eau Bâti dense3000 Bâti de densité moyenne2500 Bâti de densité faible2000 Bâti industriel ou institutionnel Végétation dense1500 Végétation diffuse1000500 0 1 1 1 1 1 1 41 81 1 12 16 20 24 28 32 Discriminer ces classes !!!!! Les statistiques de deuxième ordre peuvent elles résoudre le problème ?
  29. 29. Quels sont les paramètres texturaux les plus pertinents pour desclassifications en milieux urbains ???
  30. 30. 100% 90% 80% 70% Distance Inverse 60% Corrélation Entropie 50% Écart-Type Moyenne 40% Dissimilarité Contraste 30% Homogénéité 20% 10% 0% 0,55999 0,60999 0,65999 0,70999 0,75999 0,80999 0,85999 0,86 et 0,50 à 0,56 à 0,61 à 0,66 à 0,71 à 0,76 à 0,80 à plus kappaFréquence relatives dutilisation des paramètres de texture par résultat de classification de 4 paramètres
  31. 31. Interférométrie radarJonathan NormandÉtudiant à la maîtriseSous la direction de Claude Codjia
  32. 32. Faille de San Andreas:tester les performances de Radarsat-2
  33. 33. Occurrence des travaux au niveaux des fondations des bâtiments dans la ville de Montréal

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