Développement d'une approche de classification orientée objet pour une meilleure caractérisation de la glace d'une rivière de taille moyenne à l'aide des images du satellite RADARSAT-1 et d'un système d'information géographique: cas de la rivière Saint-François, Québec.
Notice bibliographique
Résumé
La glace de riviere est un phenomene recurrent et caracteristique de la majorite des rivieres du Canada. Sa presence affecte le regime d'ecoulement et peut influencer ainsi le niveau d'eau, la structure des berges et le transport des sediments. Sans aucun doute, ces changements perturbent l'equilibre de l'ecosysteme en place. En plus, la glace de riviere est aussi reputee comme cause principale d'inondations hivernales dues aux embâcles, de perturbations a la navigation et a la production d'hydroelectricite. Dans cette perspective, une bonne caracterisation du couvert de glace de riviere est un atout considerable. Nous avons ete les premiers a adopter l'approche dite, orientee objet, pour la caracterisation de la glace de riviere. Cette approche repose sur l'objet comme unite de base de classification, elle se distingue des methodes de classification conventionnelles par sa prise en consideration de la topologie et les relations semantiques des objets. Une methode de segmentation en objets des images RADARSAT-l a alors ete developpee. L'objectif etait d'avoir des objets representatifs des differents phenomenes de glace observes a diverses echelles spatiales, tout en preservant la representativite des relations geometriques et semantiques des objets. La zone d'etude est le troncon de la riviere Saint-Francois reliant la ville de Windsor a celle de Drummondville (Qc). Ce site est connu par la presence de problemes dus a la glace de riviere, une morphologie variable. De plus, une banque de donnees historiques sur la glace est disponible. Un total de 19 images RADARS A T -1 mode fin ont ete acquises au cours de trois hivers et plusieurs campagnes d'observations de terrain ont ete menees. Un systeme d'information geographique (SIG) a ete monte pour fournir les couches d'information contextuelles des images RADARSAT. Largeur, sinuosite et profondeur du chenal sont des exemples de couches matricielles calculees et presentees par le SIG. Des couches thematiques telles que rives, grandes et petites iles et zones de rapides ont aussi ete integrees dans le SIG. Afin de comprendre les liens qui existent entre l'information contenue dans les images RADARSA T -1 et celle presente dans le SIG, nous avons realise une analyse qualitative et une quantitative. L'analyse qualitative a mis en evidence les liens entre (1) la theorie de la glace de riviere et du signal radar, (2) le contexte morphologique etabli dans le SIG et (3) les observations terrain et historiques disponibles pour le site d'etude. Aussi, par rapport a l'utilisation unique des caracteristiques de l'image RADARSAT-l, l'analyse quantitative a confirme l'apport des caracteristiques morphologiques de la riviere et ceux liees a la forme des l'objet dans l'amelioration de la classification. L'information extraite a partir de ces deux analyses a ete exprimee sous forme de regles logiques de decision dans l'approche de classification. Ces regles sont synthetisees dans une structure appelee Structure Hierarchique de la Classification orientee objet. Element essentiel de la classification orientee objet, la structure hierarchique que nous avons definie est flexible quant a son montage et facilement transferable d'une image a une autre. En somme, nous avons demontre que la classification orientee objet est appropriee pour la caracterisation de la glace de riviere. L'approche developpee a permis (1) de bâtir une connaissance sur les processus de glace de riviere (2) de ressortir des informations sur ce que le couvert de glace represente, en plus de celles relatives a sa nature et (3) de transferer cette expertise directement a la machine, et ainsi augmenter l'intelligence, la capacite et l'autonomie du systeme. Les resultats obtenus lors de cette recherche sont tres prometteurs. Desormais, en utilisant les images RADARSAT-l mode fin nous sommes capables d'aller chercher automatiquement les caracteristiques des phenomenes que le couvert de glace represente (ex. localiser une zone d'embâcle et evaluer son risque). L'objectif principal et les objectifs specifiques fixes pour cette etude ont donc ete atteints. Nous avons ainsi ouvert la voie a d'autres etudes sur la glace de riviere (modelisation du signal retrodiffuse par la glace, perfectionnement du SIG, evaluation de la precision des classifications, apport de la polarimetrie RSO) et a des applications dans des cas d'urgence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».