Dans le Fleuve Saint Laurent, l'acquisition des données bathymétriques permet non seulement de produire des cartes de navigation, mais aussi d'appuyer toute activité visant à améliorer la compréhension de la dynamique du fond marin ainsi que des structures qui y sont présentes, notamment les structures sédimentaires telles que les dunes sous-marines. Ce travail de recherche est consacré à la segmentation et à la caractérisation des dunes sous-marines, tout en considérant la qualité des données acquises. En premier lieu, un modèle d'analyse de l'influence de la morphologie du fond marin sur la valeur de l'incertitude des données bathymétriques a été conçu. Une telle analyse permet de mieux connaître et comprendre l'influence du fond sur la valeur d'incertitude calculée par des approches classiques. Ainsi, la méthode proposée permet d'améliorer l'interprétation de la surface du fond et des structures qui y sont présentes. Par la suite, le projet a conçu et développé une méthode de segmentation des dunes à partir d'un Modèle Numérique Bathymétrique, adaptée au contexte fluviomarin. L'originalité de cette méthode repose sur l'utilisation d'un modèle conceptuel qui formalise l'identification des dunes sous-marines selon leurs saillances (i.e. ligne de crête et deux pieds de dunes). En effet, les dunes sont des structures floues sans une délimitation claire sur le fond marin. Dans la méthode proposée, les saillances sont identifiées à partir d'une analyse morphométrique du fond marin. Ensuite, une approche orientée-objet permet de générer les objets dunes à partir de ces saillances. La démarche associe chacune des lignes de crête aux pieds des dunes qui lui correspondent, permettant ainsi de circonscrire l'ensemble de la dune. L'approche orientée-objet offre une objectivité, répétabilité et robustesse à la segmentation, lui permettant de s'adapter au contexte variable des fonds. La méthode proposée a été validée avec les données bathymétriques de la Traverse Nord du Fleuve Saint Laurent, avec plus de 850 dunes segmentées et un taux de performance de 92% des dunes bien segmentées. Finalement, la dernière partie du projet a été consacrée à la caractérisation des dunes. Celle-ci repose également sur la formalisation des objets dunes. En considérant les saillances et la surface de la dune segmentée, la méthode conçue et développée calcule différents descripteurs morphologiques, sélectionnés à partir de la littérature. Pour valider la méthode de caractérisation proposée, plus de 1200 dunes ont été caractérisées dans neuf champs différents dans le contexte fluviomarin de la Traverse Nord du Fleuve Saint-Laurent. Ainsi, basé sur les méthodes de segmentation et de caractérisation des dunes, un outil qui permet de décrire de manière systématique autant les dunes individuelles que les champs où elles sont localisées à partir d'une surface modélisant le fond marin a été développé dans ce projet de recherche. / In the Saint-Lawrence River, the acquisition of bathymetric data not only allows the production of navigation charts, but also supports different activities aiming to improve the knowledge related to the seafloor dynamics and the structures present on it, particularly sedimentary structures such as underwater dunes. This research work is dedicated to the segmentation and characterization of underwater dunes, considering the quality of the bathymetric data acquired. In the first place, a model was designed to estimate the influence of the seafloor morphology on the value of the uncertainty of bathymetric data. The analysis of such influence allows a better knowledge and understanding of the influence of the seafloor on the uncertainty value calculated by classical approaches. Therefore, the proposed model allows a better interpretation of the underwater structures as well as the seafloor surface. Afterwards, the project has designed and developed a method of dune segmentation from a Digital Bathymetric Model. This approach is adapted to the fluviomarine context. The originality of this method lies in the use of a conceptual model that formalizes the identification of underwater dunes considering their salient features (i.e. crest line, stoss trough and lee trough). Underwater dunes are fuzzy structures without a clear delineation on the seafloor. In the proposed method, the salient features are identified from a morphometric analysis of the seafloor. Then, an object-oriented approach is used to generate dune objects from these salient features. The approach matches each crest line with its respective troughs allowing to circumscribe the dune objects. This object-oriented approach offers objectivity, repeatability and robustness to the segmentation, allowing it to adapt to the variable context of the seafloor. The proposed method was validated with bathymetric data from the Northern Traverse of the Saint-Lawrence River, with more than 850 segmented dunes and a performance rate of 92% of well-segmented objects. Finally, the last part of the project was dedicated to the characterization of the dunes. This approach is also based on the formalization of dune object by the conceptual model. By considering the salient features and the entire surface of the segmented dunes, the designed and developed method calculates different morphological descriptors, selected from the literature. To validate the proposed characterization method, more than 1200 dunes were characterized in nine different dunes fields in the fluviomarine context of the Northern Traverse of the Saint-Lawrence River. Thus, a tool that allows a systematic way to describe both individual dunes and the fields where they are located has been developed in this project.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:https://corpus.ulaval.ca:20.500.11794/74084 |
| Date | 14 September 2022 |
| Creators | Cassol, Willian Ney |
| Contributors | Daniel, Sylvie, Guilbert, Éric |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xvii, 113 pages), application/pdf |
| Coverage | Saint-Laurent (Fleuve) |
Page generated in 0.0029 seconds