Colloque

Application des réseaux neuronaux cellulaires dans l'imagerie satellitaire

Rouhana Rouhana

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Rouhana Rouhana

Résumé du colloque

De nos jours, les images satellitaires ont une grande importance dans plusieurs domaines, dont la géologie. Un géologue peut à l'aide d'images, inférer la présence d'eau souterraine et de métaux, ou analyser des changements dans l'écorce terrestre pour prédire des phénomènes géologiques tels les séismes. Pourtant l'analyse à partir de ces images brutes nécessite beaucoup de temps et dépend parfois de la subjectivité de l'expert. D'où l'objectif du projet présenté: Traiter automatiquement les images satellitaires et fournir des diagnostics dans les cas simples, ou fournir de l'aide décisionnelle à l'expert dans les cas les plus complexes. La méthodologie repose sur des réseaux neuroniques (RNC) de types cellulaire pour détecter les linéaments et les contours selon une direction préférentielle. Le parallélisme des RNC assure une grande vitesse d'exécution dans les cas les plus complexes et grâce à son architecture à connexions locales, ils se prêtent parfaitement à une implantation VLSI. L'approche expérimentale utilisée est la simulation logicielle à l'aide d'environnement de développement comme le SNNS (Stuttgart Neural Networks Simulator) et KBVision (Knowledge Based Vision). Les résultats obtenus montrent une amélioration dans la détection des linéaments et des contours. Des géologues étudient les images obtenues et des modifications seront faites dans les mois prochains pour améliorer davantage ces résultats. La capacité du réseau neuronique développé à retrouver les arêtes orientées intercoupé par le bruit promet des améliorations dans l'imagerie satellitaire. Les contours détectés peuvent servir comme une base de données pour des traitements ultérieurs faits à l'aide des géologues pour automatiser des analyses géologiques.

Contexte

Section :

Génie électrique

Thème du colloque :

Génie électrique

Hôte : Université de Trois-Rivières

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