Vous êtes cordialement invité.e.s à assister à la soutenance de thèse de M. Roger Cesarie Ntankouo Njila au doctorat en sciences géomatiques qui aura lieu de façon virtuelle, le lundi 21 novembre 2022 à 8h30 (heure de Québec).

21 novembre 2022 à 8h30

Pavillon Gene-H.-Kruger, salle 2320-2330

2425, rue de la Terrasse

Université Laval, Québec

Délibération : Pavillon Gene-H.-Kruger, salle 1358

Voici le lien Zoom afin de pouvoir assister à cette soutenance de façon virtuelle : https://ulaval.zoom.us/j/61948347253?pwd=d0U2elB0bWZJSGprUVV5QzRwakFVdz09

MEMBRES DU JURY

Président

M. Marc Cocard – Directeur du Département des sciences géomatiques

Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique – Université Laval

Examinateurs 

M. Mir Abolfazi Mostafavl, directeur de recherche

Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique – Université Laval

Département des sciences géomatiques

M. Jean Brodeur, codirecteur de recherche

Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique – Université Laval

Département des sciences géomatiques

M. Reda Yaagoubi, examinateur externe

Institut Agronomique et Vétérinaire Hassan II : School of Geomatics and Surveying Engineering – Maroc

M. Damase P. Khasa, examinateur

Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique – Université Laval

Département des sciences du bois et de la forêt

M. Christian Larouche, examinateur

Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique – Université Laval

Département des sciences géomatiques

Titre et résumé de la thèse :

Représentation de phénomènes spatiaux de forme vague et leur dynamique à partir de données de réseaux de capteurs : une approche décentralisée à base de logique floue

De nos jours, l’usage des flux de données de capteurs est fondamental pour le suivi de nombreux phénomènes d’intérêt et le soutien des systèmes d’aide à la décision spatiale. La plupart des phénomènes environnementaux tels que les ilots de chaleur, le bruit ou la pollution par les gaz ou les incendies de forêt ont des limites spatiales vagues. Il est généralement difficile de détecter directement les limites de tels phénomènes pour leur représentation spatiotemporelle fidèle à la réalité et d’en analyser leur dynamique et leurs interactions. La faible portée spatiale des observations faites par les capteurs amplifie le niveau d’imprécision spatiale qui caractérise les données des réseaux de capteurs. Une collaboration exempte de toute ambigüité sémantique est donc requise entre capteurs connectés au sein du réseau en vue d’inférer les connaissances décrivant la géométrie, la temporalité des phénomènes ainsi que leurs interactions spatiotemporelles.

L’objectif général de cette thèse est de proposer une approche de raisonnement spatial décentralisée à base de règles sémantiques et de logique floue pour la modélisation et les calculs spatiaux relatifs aux phénomènes de forme vague à partir des données du réseau de capteurs. Pour atteindre cet objectif, les objectifs spécifiques suivants ont été considérés : 1) assurer l’extraction d’objets spatiaux de type flou (fuzzy-crisp) composés d’un noyau et d’une partie conjecture, représentant les phénomènes avec des limites vagues, à partir des données de réseaux de capteurs, 2) représenter le dynamique d’un phénomène de forme spatiale floue décrit par des flux de données de réseau de capteurs; et enfin 3) développer une approche de calcul, de modélisation et d’analyse des relations topologiques des phénomènes de forme spatiale floue à partir d’observations au sein de réseaux de capteurs.

L’intégration de la méthode de la logique floue trivalente proposée dans le cadre de cette recherche permet aux capteurs d’inférer à chaque moment sur l’appartenance de leur position à l’étendue spatiale des phénomènes observés. Les capteurs dotés d’une base de connaissance intégrant la sémantique des données de capteurs, de la spatialité des phénomènes observés et des modèles spatiaux utilisés pour leur représentation, collaborent ainsi sans aucune ambigüité, et infèrent sur leur position relative (statut spatial) vis-à-vis des différentes parties topologiques décrivant la géométrie des phénomènes observés. Cette position relative des capteurs est utilisée comme base de construction des objets de type fuzzy-crisp représentant à un moment donné les phénomènes dont les limites ne sont pas franches. Par ailleurs, l’analyse des flux de données de capteurs permet d’inférer sur l’évolution des positions relatives des capteurs vis-à-vis des parties topologiques décrivant la géométrie des phénomènes observés. Ceci est le fondement de l’approche d’analyse de la dynamique spatiotemporelle des phénomènes observés par les réseaux de capteurs. Enfin, les indices de position relative des capteurs vis-à-vis des différentes parties topologiques de deux phénomènes environnementaux observés simultanément par un réseau de capteurs ont été utilisés pour reconstituer les modèles d’intersection 5X5 (intégrant les cinq parties topologiques constituant la géométrie des objets spatiaux de type fuzzy-crisp) décrivant la relation topologique qui a lieu à un moment donné entre deux phénomènes décrits par les données de capteurs. Les approches proposées ont été implémentées et testés pour divers cas d’application en vue de leur validation.