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Imagerie satellitaire à très haute résolution pour répondre à des catastrophes majeures : détection de changement

Olaf Gagnon
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Olaf Gagnon

Résumé de la communication

Comment pouvons-nous identifier des changements de contenu ou l’apparition de nouvelles tendances entre différents jeux de données? En utilisant l’agrégation pour nous permettre de travailler sur des objets conceptuels condensés. Ces algorithmes regroupent automatiquement des données en groupes conceptuellement homogènes en fonction de leur similarité de contenu. Dans un contexte d’analyse de données on retrouve des éléments d’intérêt tels que l’apparition et la disparition de concepts ou les changements les ayant affectés entre deux instances ainsi que les variations internes n’affectant qu’un de ces groupes. Un exemple de ceci est l’analyse de paires d’images de télédétection pour lesquelles on ne peut comparer les pixels un à un. Cette situation se présente souvent dans le contexte de la gestion de catastrophe en raison des difficultés reliées au recalage des nouveaux formats d’images à très haute résolution. On conçoit que l’une des conséquences d’un évènement de ce type est la prolifération des petits débris. Il va donc de soi que pour détecter les bâtisses ayant été fortement affectées par un séisme ces débris sont de bons indicateurs. Il faut tout de même réussir à les trouver dans l’image. Pour ce faire nous pouvons passer par le suivi et l’analyse des agrégats provenant de chaque image prise par paire correspondante parmi lesquels se retrouvent les débris.

Contexte

Section :
L'Énoncé de politique des trois Conseils nouvelle version : application au contexte québécois
news icon Domaine de la communication :
L'Énoncé de politique des trois Conseils nouvelle version : application au contexte québécois
section icon Date : 13 mai 2010
host icon Hôte : Université de Montréal

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