Une forme de relief est une région reconnaissable par sa forme et ses éléments saillants. L'approche qui sera ici développée vise à automatiser l’identification de formes du relief et sera appliquée aux canyons sous-marins. Les canyons sont des vallées encaissées et incisées dans le fond marin de la pente continentale. Ils représentent les principaux conduits pour le transport des sédiments en provenance du plateau continental vers la plaine abyssale. Habituellement, l’identification automatisée des formes de relief est réalisée par des traitements d’images basés sur le pixel. Les méthodes traditionnelles exigent la segmentation et la classification d’images. Ces approches calculent des descripteurs locaux tels que la courbure et dépendent de paramètres de seuil fixés par l’utilisateur. D’ailleurs, ce type de classification d’image peut omettre les caractéristiques photo-interprétatives. En général, les photo-interpréteurs reconnaissent des canyons par leur forme globale (ils sont étroits, allongés et ont des pentes raides) et leur position (ils traversent la pente de manière orthogonale), étant observés autour d’une structure saillante qui correspond à la ligne la plus basse ou talweg. Pour pallier cette difficulté, nous travaillons sur une structure topologique et des méthodes basées sur des approches objets permettant d’extraire les éléments saillants des formes de relief. Ainsi, notre structure de base est illustrée sur un réseau de triangles irréguliers (TIN) généré à partir de données capturées par un sonar multifaisceaux dans l’estuaire du Saint Laurent. À partir du TIN, nous extrayons le réseau de surface pour extraire les éléments structurants des canyons. Ensuite, l’extraction de la ligne du fond du canyon se fait par le regroupement et l’agrégation de segments formant le squelette des canyons. En troisième lieu se réalise la caractérisation des polygones qui représentent les fonds des canyons. Finalement, les résultats sont validés par rapport à une classification fournie par des géomorphologues. / Submarine canyons are steep valleys incised into the continental slope. They are the principal channels for sediment flows from the continental shelf to the sea floor. Their importance is primordial for submarine ecosystems since they act as transportation channels for nutrients and organic substances. In addition, submarine canyons are relevant features for geomorphologists because they can explain the origin and evolution of the marine landscape. Submarine canyons’ extraction involves the automatic identification of submarines elements through geomorphometric approaches or quantitative surface analysis. Traditional methods require image segmentation and classification. These approaches compute discrete local descriptors such as the curvature and depend on threshold parameters chosen by the user. Furthermore, image classification can omit global photo-interpretative characteristics. In general, photo-interpreters identify canyons by their overall shape (narrow, elongated, steep slopes) and position (running across the continental slope in a straight line), observed around salient thalwegs. We move from pixel classification to an object-oriented approach built on a topological data structure. The surface network is a graph where critical points such as pits and peaks are connected by ridges and thalwegs. Its extraction does not require any parameter. Relevant thalwegs are selected by simplifying the surface network. Simplification parameters are not set locally at pixel level but at the structure level. The valley floor is computed around each thalweg and used to classify canyons and other channels. The method is illustrated on a triangulated irregular network generated from multibeam sounding data from the St-Lawrence estuary (Canada). Results were validated against a manual classification performed by geomorphologists.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/27390 |
| Date | 24 April 2018 |
| Creators | Cortés Murcia, Andrés Camilo |
| Contributors | Mostafavi, Mir Abolfazl, Guilbert, Éric |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (xv, 131 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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