Saeid Emamgholian se démarque à la conférence 3D GeoInfo 2020

Félicitations à Saeid Emamgholian qui a reçu le prix de la meilleure présentation étudiante lors de la conférence internationale 3D GeoInfo 2020, qui s’est déroulée du 7 au 11 septembre 2020. Intitulée « Modelling Land-Use Regulation Conflicts with 3D Components to Support Issuing a Building Permit », sa conférence fut l’occasion de présenter un aperçu de ses travaux de doctorat, notamment un inventaire des réglementations d’utilisation du sol comportant des composantes 3D et une classification fonctionnelle de leurs éventuels conflits. Le tout afin de soutenir l’émission d’un permis de construire et d’avancer vers l’établissement de villes intelligentes en 3D. Saeid effectue ses travaux sous la supervision de Jacynthe Pouliot et de Davood Shojaei (U. Melbourne).

Jetez un oeil à sa présentation ou consultez l’article qui en découle, publié dans International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences.

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Amin Gharebaghi, nominé aux TECTERRA Awards 2020 à titre d’Influenceur de l’année !

Félicitations à Amin Garebagi, Ph.D., pour sa nomination dans la catégorie « Influencer of the Year » au concours TECTERRAAwards 2020! Ce prix reconnaît le leadership et la contribution exceptionnelle dans le domaine des technologies géospatiales. Il est destiné aux personnes ou aux équipes qui ont fait preuve d’une influence significative sur le monde qui les entoure.

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Une subvention de 1.65M$ pour renforcer les compétences des étudiants et étudiantes dans le domaine de l’observation de la Terre

Félicitations à l’équipe menée par Kalifa Goïta de l’UdeS, et dont fait partie Sylvie Daniel, pour l’obtention d’une subvention de 1.65M$ visant à améliorer l’employabilité des étudiantes et étudiants formés dans le domaine de l’observation de la Terre.

Aujourd’hui, des quantités phénoménales de données sont acquises chaque jour par différentes technologies d’observation de la Terre (satellites, drones, etc.). Par contre, la société fait face à un manque criant de personnel hautement qualifié pouvant exploiter le plein potentiel de ces données. Ce projet, financé par le Programme de formation orienté vers la nouveauté, la collaboration et l’expérience en recherche (FONCER) du Conseil de recherches en sciences naturelles et génie Canada (CRSNG), viendra renforcer les compétences des étudiantes et étudiants notamment par le biais de stages en milieu pratique et d’ateliers de formation.

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Félicitations à Vincent Dupont pour sa distinction au tableau d’honneur de la FESP.

Toutes nos félicitations à Vincent Dupont, dont le nom figurera au Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales pour l’année 2020. Cette distinction souligne la qualité exceptionnelle du dossier scolaire et l’excellence des diplômés des cycles supérieurs. Vincent est étudiant à la maîtrise en sciences géomatiques avec mémoire sous la supervision de Sylvie Daniel. Ses travaux visent l’élaboration d’une méthode d’extraction de plans par croissance de régions dans un nuage de points bathymétriques servant à alimenter des estimateurs d’erreur bathymétrique. Consultez la page suivante pour un résumé de ses travaux.

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Félicitations à Afnen Arfaoui

Félicitations à Afnen Arfaoui qui a soutenu sa thèse de doctorat avec brio.

Les travaux de cette thèse se concentrent sur la mise en place d’une démarche méthodologique pour la conception et le développement des installations immersives interactives, accessibles par les personnes en situation de handicap.

Vous aimeriez en savoir plus sur les travaux d’Afnen ?  Consultez ces deux récentes publications:

Arfaoui, A., G. Edwards, E. Morales, P. Fougeyrollas, 2020, Designing Interactive and Immersive Multimodal Installations for People with Disability, in : Virtual Reality, IntechOpen, 10.5772/intechopen.9067

Arfaoui, A., G. Edwards, E. Morales, P. Fougeyrollas, 2019, Understanding Risk in Daily Life of Diverse Persons with Physical and Sensory Impairments, Journal of Accessibility and Design for All, 9(1), pp.66-89

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Offre de doctorat – Génération du réseau hydrographique en milieu forestier à partir de points lidar

Vous aimeriez poursuivre des études doctorales sur un sujet de pointe ? Joignez-vous à une équipe dynamique qui travaille à développer une nouvelle méthode de cartographie des cours d’eau du Québec forestier par un traitement automatisé de données LiDAR. Le financement du doctorat est assuré pour une durée de 3 ans (21 000$/an), grâce à une subvention FRQNT – Projet de recherche en équipe.

Contexte et objectif

Les technologies actuelles permettent de produire des réseaux hydrographiques à partir de modèles numériques de terrain (MNT) de très haute résolution (1 m²) sur de très grandes surfaces (plusieurs milliers de km²).  Ces MNT sont des grilles obtenues par interpolation de points lidar. Le réseau hydrographique est ensuite extrait par accumulation de flux. Cependant, cette approche nécessite plusieurs prétraitements qui viennent altérer la qualité de l’information en entrée, comme la classification des points au sol, la segmentation par tuiles et leur réassemblage.

L’objectif du projet de recherche est de développer une approche alternative où le réseau hydrographique sera construit à partir d’une surface triangulée minimisant l’altération des données lidar.

Lors de travaux préliminaires, l’équipe a développé une approche transformant un réseau de talwegs en réseau hydrographique. Cependant, cette méthode doit être adaptée pour les surfaces triangulées. Ensuite, il s’agira d’intégrer différents éléments topographiques ou contraintes (ponceaux et routes) dans le réseau pour le corriger en fonction de la réalité du terrain en milieu forestier, déjà précisément documentée pour plusieurs bassins versants au Québec. La solution proposée devra tenir compte du défi de traitement de grandes bases de données en vue de son intégration dans une architecture de données massives actuellement en développement.

Ce doctorat constitue la pièce maîtresse d’un grand projet, supervisé par Éric Guilbert, Thierry Badard et Sylvain Jutras, qui rassemblera à terme une équipe de 2 professionnels de recherche, 3 étudiants et étudiantes à la maîtrise ainsi que de plusieurs auxiliaires de recherche.

Pour tous les détails et pour soumettre votre candidature, visitez la page suivante.



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Vous aimeriez participer à la mise en oeuvre des véhicules marins autonomes à des fins hydrographiques ?

Offre de projet de maîtrise avec financement.

Nous sommes actuellement à la recherche d’un ou d’une candidate pour un projet de maîtrise avec mémoire visant le développement de nouvelles méthodes d’estimation d’erreurs hydrographiques et d’identification de leurs sources, de calibration automatique et d’analyse morphologique des fonds. Le projet est dirigé par Sylvie Daniel et Éric Guilbert et assorti d’un financement sur 20 mois.

Description

Les connaissances, avancées et résultats issus de cette recherche, ont pour objectif de fournir des moyens de mise en oeuvre des véhicules autonomes de surface à des fins hydrographiques. Ainsi, à terme, nous souhaitons, par une analyse en temps quasi-réel des données d’un système hydrographique (système de positionnement GNSS, centrale inertielle, sondeur multifaisceaux), pouvoir doter un véhicule autonome de surface d’une capacité à planifier et replanifier sa mission pour maximiser la qualité des données. Nous souhaitons également pouvoir entreprendre une telle analyse des données dans le contexte émergeant du télétravail à bord des navires hydrographiques. Le projet abordé dans la présente maîtrise va cibler l’estimation de l’incertitude des sondes bathymétriques en lien avec la morphologie du fond dans un contexte d’analyse de la qualité du levé afin de respecter les exigences hydrographiques.

Cette proposition de sujet de maîtrise de 20 mois est décomposée en 3 phases, la première correspondra à la sélection des points de sonde bathymétriques intervenant dans les estimateurs d’erreur et de qualité du levé en prenant en compte l’incertitude, la morphologie et la rugosité du fond, la seconde portera sur les estimateurs d’erreur de célérité, la troisième sur la planification du levé sur une zone de contrôle.

Pour tous les détails et pour soumettre votre candidature (date limite : 9 juillet 2020), consultez la page suivante.

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Nouvelle subvention de recherche – Cartographier les cours d’eau du Québec forestier par un traitement automatisé de données LiDAR

Félicitations à Éric Guilbert, Thierry Badard et Sylvain Jutras pour l’obtention d’une subvention de 190 500$ du FRQNT, dans le cadre du programme Projets de recherche en équipe. D’une durée de 3 ans, le projet financé permettra d’exploiter le plein potentiel des nouvelles données LiDAR récemment acquises par le gouvernement du Québec.

Ces données géospatiales de très haute résolution permettent de produire une information précise et complète sur la hauteur de la canopée, la pente du terrain et la présence de chemins et de cours d’eau. Elles commencent à être utilisées pour créer une cartographie des cours d’ eau avec une précision et une exactitude inégalées. Cependant, les méthodes existantes, développées pour traiter des photos aériennes, ne sont plus adaptées à des volumes de données de plusieurs centaines de téraoctets et requièrent de nombreuses interventions manuelles. Dans le cadre de ce projet, les chercheurs proposent une approche innovante pour automatiser le processus et mieux garantir le résultat final.  Plus spécifiquement, cette approche se base sur (1) une modélisation terrain réalisée par une triangulation bâtie sur les points lidar au sol directement rendant le tuilage et l’interpolation non nécessaires et (2) une modélisation des cours d’eau à partir des talwegs pour éviter les prétraitements sur le terrain et les raccordements manuels de cours d’eau.

Pour mettre en œuvre leur approche, l’équipe de recherche s’est fixée les deux objectifs suivants :

  • Concevoir une architecture de données géospatiales massives qui permette de traiter les points lidar, de stocker la triangulation et qui fournisse les outils nécessaires pour analyser le modèle de terrain ;
  • Développer de nouveaux algorithmes de détection des cours d’eau à partir d’une triangulation qui tiennent compte des chemins dans le calcul des écoulements.
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Offre d’un projet de maîtrise financé

Sylvie Daniel est à la recherche d’un(e) étudiant(e) pour réaliser un projet de maîtrise portant sur la Fusion multisource de données topobathymétriques à des fins de production d’un modèle numérique d’élévation global (terrestre et subaquatique): application à la Communauté Métropolitaine de Québec. Le financement est assuré (24 mois) et le projet global rassemble plusieurs institutions et partenaires soit l’INRS, l’Université Laval, l’UQAR, l’UQAM et la CMQ.

Aperçu

La Communauté métropolitaine de Québec (CMQ) désire réaliser la cartographie des zones inondables de la basse-côte du fleuve Saint-Laurent sur son territoire d’ici décembre 2022. Ce tronçon du fleuve est extrêmement complexe d’un point de vue hydrodynamique et paradoxalement mal documenté. Malgré sa désuétude, la côte de crue (calculée en 1986) prévaut sur tout le long de la côte-basse de la CMQ. Elle ne tient pas en compte des variabilités spatiales et temporelles des caractéristiques météo-hydrodynamiques de la vallée fluviale du Saint-Laurent. Une cartographie des zones inondables basée sur un modèle hydrodynamique de haute résolution fait cruellement défaut pour l’aménagement du territoire et la planification des interventions (gestion de crises) en matière de sécurité publique.

L’objectif principal du projet de recherche vise à construire une modélisation hydrodynamique du fleuve Saint-Laurent de résolution suffisamment fine pour aider la CMQ à produire une carte des zones inondables du fleuve en réponse à la Politique de Protection des Rives, du Littoral et des Plaines inondables (tant dans sa version actuelle que dans une version future). Pour que la modélisation soit fiable, il convient de disposer d’un modèle numérique d’élévation (MNE) global (terrestre et subaquatique) et de mesures hydrométriques à des fins de calibration-validation-prédiction. Ceci constitue l’objet de la recherche qui sera menée dans la présente maîtrise.

Cette proposition de sujet de maîtrise de 24 mois est décomposée en 3 phases, la première correspondra à un inventaire des données topobathymétriques sur le site d’étude, la seconde sur la fusion et l’intégration de ces données en vue de produire un modèle numérique d’élévation (MNE) global, la troisième sur la validation du MNE produit.

Pour tous les détails et pour soumettre votre candidature (date limite : 12 juin 2020), consultez la page suivante.

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Géospatial et polypharmacie

Photo by Simone van der Koelen on Unsplash

Thierry Badard fait partie d’une équipe de 14 chercheurs qui ont reçu un financement de 1,2 M$ des Instituts de recherche en santé du Canada, en partenariat avec le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada. D’une durée de 3 ans, le projet vise à mieux comprendre le phénomène de polypharmicie, i.e. la prise de plusieurs médicaments, notamment chez les aînés.

Le rôle de Thierry sera d’assurera la prise en compte de la dimension spatiale dans les algorithmes et systèmes experts basés sur l’IA qui seront conçus. En lien avec les données sociodémographiques, cela permettra notamment de déceler s’il existe des endroits plus enclins à développer des cas problématiques de polypharmacie, de tenter d’en identifier les causes et/ou facteurs facilitant et de pouvoir éventuellement définir des actions plus localisées afin de diminuer les cas à problèmes dans ces régions/zones.

Lire la nouvelle de l’Université Laval.

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