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Numéro 14

Articles de cette rubrique


Calcul des hauteurs orthométriques à partir des observations GPS. Cas d’étude : Nord de l’Algérie

Dans ce travail, nous discutons l’utilisation du GPS conjointement avec un modèle de géoide déterminé par voie gravimétrique, pour dériver les hauteurs orthométriques dans la partie nord de l’Algérie dans laquelle un nombre limité de stations GPS est disponible, et nous vérifions, par la même occasion, la possibilité de substituer le nivellement de précision. Pour cet objectif, les mesures 114 stations GPS avec une distribution homogène collectées à partir du projet TyrGeoNet et quelques réseaux locaux ont été utilisées. Les ondulations du géoide issues du GPSlNivellement sont obtenues en connectant ces stations au réseau de nivellement du premier ordre, tandis que celles du géoide gravimétrique ont été interpolées à partir de deux modèles de géoide calculés, respectivement, par la Division de Géodésie du Centre National de Techniques Spatiales sur la base des données de gravité fournies par BGI en 1995, et par le professeur Barriot (Directeur de BGI) en 1987 sur la Méditerranée occidentale. Les comparaisons basées sur ces campagnes GPS démontrent que le premier modèle de géoide ajuste d’une façon optimale les données GPSlNivellement et que les hauteurs orthométriques peuvent être déduites d’observations GPS avec une précision acceptable qui pourra être utilisée dans la densification des réseaux du nivellement d’ordres inférieurs.
En addition, la méthodologie adoptée a été appliquée, également, pour l’auscultation altimétrique d’un bac de stockage situé à 40 km d’Oran. La comparaison entre les hauteurs orthométriques calculées et observés ont permis d’affirmer que l’alternative de nivellement par le GPS est souhaitable pour ce type d’auscultation. La procédure du calcul, les résultats de cette étude et des recommandations sont présentés dans cet article.



Apport de la morpho - géologie dans la connaissance de la néotectonique et du risque sismique dans la région de Constantine

La région de Constantine n’est pas classée comme zone active ou zone à risque, car la démarche classique se base essentiellement sur l’historique sismique dans les évaluations « d’aléa ».
Cependant, ceci pourrait être justifié si l’échantillon de séismes historiquement recensés dans la région est réellement représentatif de son activité sismique par la période de temps considérée, ce qui n’est pas le cas pour le Constantinois.
Les objectifs de cette étude sont de repérer des failles actives susceptibles de produire des séismes destructeurs par l’étude des traces et empreintes laissées dans le paysage.



Downward Continuation Of Airborne Gravity Data

With airborne gravimetry routinely reaching accuracies of 1-2 mGal at 5-10 km resolution, it is a challenge to perform a reliable downward continuation of the gravity anomalies at altitude. Airborne gravimetry is especially suited for geoid determination in mountainous and polar regions, due to the random, alias-free sampling of the terrain, relative to typical surface surveys. ln the paper different operational methods based on collocation and FFT are outlined, and applied to downward continuation of surface data merging of airborne surveys over Greenland and Svalbard, ranging in survey altitudes from 150 m to 4100 m.



Conception et réalisation d’un système d’aide à la décision pour l’intervention opérationnelle en milieu urbain

L’intervention des services de sécurité en milieu urbain nécessite l’utilisation de méthodes, de techniques et d’outils d’analyse puissants pour une meilleure prise de décision. Les méthodes d’analyse classiques ont montré leurs limites dans ce domaine. Par ailleurs, les logiciels S.I.G offrent d’énormes potentialités dans le traitement de l’information géographique et de prise de décision au niveau opérationnel. Cependant, ce type de logiciel reste incomplet dans l’aide à la décision de niveau stratégique, d’où la nécessité de son enrichissement par l’intégration de nouvelles méthodes pour faire évoluer ces logiciels vers un Système Interactif d’Aide à la Décision à Référence Spatiale (S.IA.D.R.S). Notre contribution à travers ce travail consiste à proposer des solutions conceptuelles pour cette intégration et la mise en pratique d’un S.I.A.D.R.S destiné à la gestion des interventions des services de sécurité en milieu urbain.



Contextual Classification Of Remotely Sensed Data Using Map Approach and MRF

Classification of land coyer is one of the most important tasks and one of the primary objectives in the analysis of remotely sensed data. Recall that the aim of the classification process is to assign each pixel from the analyzed scene to a particular class of interest, such as urban area, forest, water, roads, etc. The image resulting from the labelling of ail pixels is henceforth referred to as « a thematic map ». Such maps are very useful in many remote sensing applications especially those concerned with agricultural production monitoring, land change coyer and environmental protection. Conventional classification methods commonly named « punctual methods », classify each pixel independently by considering only its observed intensity vector. The result of such methods has often « a salt and pepper appearance » which is a main characteristic of misclassification. ln particular of remotely sensed satellite imagery, adjacent pixels are related or correlated, both because imaging sensors acquire significant portions of energy from adjacent pixels and because ground coyer types generally occur over a region that is large compared with the size of a pixel. It seems clear that information from neighboring pixels should increase the discrimination capabilities of the pixel-based measured data, and thus, improve the classification accuracy and the interpretation efficiency. This information is referred to as the spatial contextual information. ln recent years, many researchers have proven that the best methodological framework which allows integrating spatial contextual information in images classification is Markov Random Fields (MRF). ln this paper, we shall present a contextual classification method based on a maximum a posterior (MAP) approach and MRF. An optimization problem arises and it will be solved by using an optimization algorithm such as Iterated Conditional Modes (lCM) which occurs the definition and the control of sorne critical parameters : neighboring size, regularization parameter value and criterion convergence. Test data available is SPOT image of « Blida » region sited at 50km on the south west of Aigiers (Algeria).
This image acquired on February 1986, contains seven main classes. The result of our contextual classification process is an interpretable and more easily exploitable thematic map.



Super-Résolution à partir d’une Séquence d’images

De nos jours, les images satellitaires à haute résolution sont de plus en plus demandé permettant ainsi des applications diverses. Cependant, il est parfois difficile d’obtenir ces images en utilisant seulement des cameras à haute résolution à base de CCD et ceci peut être dû au coût élevé de ces caméras ou bien à des limitations physiques dans leur conception. Dans ce cas, les techniques de Super-Résolution peuvent être utilisées pour obtenir une image haute résolution à partir d’une séquence d’images, à basse résolution, décalées dans le temps et prises sur la même scène. Cette publication présente une nouvelle approche pour la Super-Résolution d’images satellitaires basée sur les fonctions Walsh. Cette nouvelle approche, déjà présentée pour le cas 1-D dans d’autres rencontres internationales, présente plusieurs avantages à savoir robustesse et temps de calcul moindre. Quelques expériences expérimentales sont présentées dans cette publication pour illustrer les performances de cette nouvelle méthode.



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