IDS
Évènements
Soutenance de thèse de Guillaume Terrasse
Mardi 28 mars à 13H30, Amphi B312
Télécom ParisTech -- 46, rue Barrault -- 75013 Paris

Géodétection des réseaux enterrés par imagerie radar

Auteur
Guillaume Terrasse.
Date
Mardi 28 mars 2016 à 13H30.
Lieu
Télécom ParisTech -- Site Barrault -- Amphi B312.
Directeur(s) de thèse
Membres du jury
Rapporteurs
  • Xavier Dérobert, HDR (IFSTTAR),
  • Jean-Paul Deroin, Professeur (Université de Reims.
Examinateurs
  • Loïc Denis, Maître de Conférences (Université de Saint-Étienne),
  • Bénédicte Fruneau, Maître de Conférences HDR (Université Paris-Est Marne-la-Vallée),
  • Pierre Grussenmeyer, Professeur (INSA Strasbourg).
Invité
  • Michel Hardy, Chef de programme R&D sur l'intégrité des réseaux (ENGIE-CRIGEN).

Résumé

La thèse s'inscrit dans un projet multi-partenaires, appelé Géodétection Multi-Matériaux Multi-Métiers (G4M) et coordonné par ENGIE. Ce projet a pour objectif principal d'optimiser différentes technologies existantes de géodétection des canalisations enterrées (radar, acoustique, électromagnétique) et les intégrer en un seul appareil. Parmi les technologies intégrées, les opérateurs sont amenés à utiliser un outil spécifique : le géoradar . Cet appareil équipé d'une antenne émettrice et réceptrice placée proche du sol se base sur l'émission d'une onde électromagnétique et enregistre l'ensemble des réflexions parvenant à l'antenne réceptrice. En déplaçant le géoradar, l'opérateur obtient une carte des réflexions (radargramme) dans laquelle il va rechercher des formes hyperboliques. Cette étape n'est pas triviale car les nombreuses réflexions enregistrées sont susceptibles de cacher l'information utile.

L'objectif de cette thèse est d'améliorer les différents traitements et de proposer une visualisation claire et intuitive à l'opérateur des données en sortie d'un géoradar. Celui-ci pourra alors localiser de manière précise les réseaux de canalisations enfouis.

Dans un premier temps nous nous sommes intéressés à la suppression de l'information inutile (clutter) pouvant gêner la détection des hyperboles. Nous avons ainsi proposé une méthode de filtrage du clutter et du bruit des radargrammes basée sur la transformée en curvelets . Ensuite, nous avons travaillé sur l'élaboration d'une méthode permettant de détecter automatiquement les hyperboles dans un radargramme ainsi qu'une estimation de leurs fonctions mathématiques dans des conditions quasi-temps réel. Nous avons développé une méthode en deux étapes s'appuyant sur un dictionnaire paramétrique couplé à un classifieur entrainé à partir d'une méthode d'apprentissage supervisé. Enfin, nous avons également proposé de réaliser simultanément les objectifs des deux méthodes présentées précédemment à partir de la formulation d'un problème de séparation de sources . Ces travaux permettent de distinguer le clutter et le signal utile du radargramme tout en ayant un impact minimal sur les hyperboles et de donner un premier résultat de localisation des réseaux. Ces méthodes ont été appliquées sur des données réelles acquises dans le cadre du projet G4M. Elles ont été ensuite évaluées qualitativement et quantitativement.


Page maintenue par le webmaster - 27 mars 2017
© Télécom ParisTech/IDS 2017