Chaque année, le CRDIG accueille des stagiaires de recherche d’ici comme d’ailleurs. Que ce soit dans le cadre d’un projet de fin d’études ou d’un stage d’été, ces stagiaires acquièrent une expérience unique et développent leurs expertises dans le domaine du géospatial. Plusieurs jouissent d’une bourse pour toute la durée de leur séjour (ex. bourse Mitacs Globalink ou bourse de recherche de premier cycle du CRSNG).
Superviseur: Mir Abolfazl Mostafavi
Programme: à venir
Université: à venir
Titre du projet: à venir
Résumé: à venir
Superviseur: Gabriela Llanet SILES
Programme: Master en hydrographie et océanographie
Université: ENSTA
Titre du projet: Évaluation de capabilités des technologies de télédétection avancées pour la surveillance environnementale
Résumé: Ce stage porte sur l’analyse des milieux humides, des rivières et de la glace à travers l’exploitation de données de télédétection et de terrain. L’objectif est d’évaluer des jeux de données satellites et aéroportés pour mieux comprendre les dynamiques environnementales et affiner les méthodes de suivi de ces milieux.
Trois axes principaux structurent ce travail. Le premier concerne l’évaluation du produit SWOT KaRIn appliqué aux rivières, afin d’analyser son potentiel pour le suivi des eaux de surface. Le second axe porte sur l’étude des données UAVSAR, un radar à synthèse d’ouverture aéroporté, avec pour objectif d’analyser la réponse du signal radar dans différents milieux humides, forêts et lacs. Ces données, acquises en juillet 2024 par la NASA, seront comparées aux mesures in situ pour affiner leur interprétation.
L’environnement de travail comprend l’utilisation de données satellitaires SWOT et UAVSAR, de mesures in situ obtenues par réflectométrie GNSS, ainsi qu’un traitement des données sous Python.
Superviseur: Éric Guilbert & Willian Ney Cassol
Programme: Diplôme d’ingénieur, Géomètre-topographe
Université: ESGT Cnam
Titre du projet: Intégration de nuages de points lidar terrestre et drone pour la construction de modèles d’arbres
Résumé: L’objectif de ce stage est de développer et tester un système d’intégration de nuages de points issus de levés LiDAR terrestres et de photos aériennes. L’intégration des données, malgré les différences de densité et de précision entre les sources, aura pour but de produire une représentation fidèle des arbres et de leur structure. Cette méthode devra pouvoir s’appliquer aussi bien à des arbres isolés qu’à des parcelles forestières.
Période de stage : 24 mars 2025 – 15 aout 2025
Superviseur: Mir Abolfazl Mostafavi
Programme: Computer Science Student
Université: Polytechnique Sousse
Titre du projet: MobiliSIG
Résumé: Il vise plus spécifiquement à contribuer au développement d’une solution technologique multimodale d’assistance à la mobilité pour les personnes ayant des incapacités (MobiliSIG). Cet outil permet la cartographie de l’accessibilité du territoire urbain et propose des itinéraires accessibles en fonction du profil des utilisateurs.
Superviseur: Stéphane Roche
Programme: Élève ingénieur en année de césure
Université: ENSTA Paris | Institut Polytechnique de Paris
Titre du projet: Évaluation de l’empreinte environnementale d’un serveur de données géospatiales municipal
Résumé: L’objectif de ce projet de recherche est d’établir un état des faits le plus exhaustif possible de l’emprunte environnementale d’un serveur de données cartographiques au Québec. En prenant en compte l’acquisition, le stockage et l’utilisation des données contenues dans le serveur. On utilisera le serveur de l’Université Laval comme exemple.
Superviseur: Éric Guilbert
Programme: Maitrise professionnelle en géomatique appliquée
Université: Université Laval
Titre du projet: Modélisation et Analyse de Réseaux de Surface à l’aide d’une Base de Données Graphe
Résumé: Les nuages de points acquis par lidar aéroporté permettent de construire des modèles numériques à très haute résolution. De ces MNT peuvent ensuite être extraits des réseaux de surface décrivant les éléments saillants du terrain. Cependant, le calcul du réseau est une opération intensive sur de gros volumes de données. Le travail de ce projet part de l’hypothèse qu’une base de données graphe fournit une structure et des outils de requête permettant de simplifier les opérations d’extraction et d’analyse du réseau tout en conservant de bonnes performances de calcul. Le projet vise ainsi à proposer un modèle et des requêtes tirant partie du modèle graphe et à en évaluer les résultats sur des données réelles.
Superviseur: Sylvie Daniel
Université: Université Laval
Titre du projet: Cartographie mobile, reconnaissance de lieu et traitement d’images
Résumé: Familiarisation avec le fonctionnement des caméras OAK-D, produites par Luxonis. Le projet vise à déterminer quel réseau de neurones convolutifs déjà existant répondra le mieux aux besoins du projet mené au Laboratoire Repère, en le réentraînant éventuellement avec des données personnalisées.
Superviseur: Mir Abolfazl Mostafavi
Université: Faculté d’arpentage et de géomatique de l’université de Téhéran, Iran
Titre du projet: Amélioration de la modélisation mathématique de la navigation intégrée à l’aide de capteurs à faible coût dans des environnements à trajets multiples
Résumé: Son projet de recherche actuel porte sur l’amélioration de la précision et de la qualité des systèmes de navigation intégrés utilisant des capteurs à faible coût dans des environnements intérieurs. Il utilise diverses méthodes de positionnement, notamment des capteurs radio analogues à Bluetooth Low Energy (BLE), à bande ultra-large (UWB) et à ultrasons. En outre, il incorpore des unités de mesure inertielle (IMU) des systèmes micro-électromécaniques (MEMS), tels que des accéléromètres, des gyroscopes et des magnétomètres, pour faciliter la navigation à l’estime.
Superviseur: Willian Ney Cassol
Titre du projet: Modélisation tridimensionnelle par imagerie drone à faible coût en contexte urbain
Résumé: Les coûts des plateformes et des capteurs utilisés dans l’acquisition des données photogrammétriques ont diminués significativement dans la dernière décennie permettant une démocratisation de cette discipline. Cependant, les normes relatives à l’acquisition, le traitement et la qualité des données acquises sont encore basées sur l’acquisition aérienne par avion avec les capteurs imageurs de haute performance. Alors, ce projet a développé une méthodologie d’acquisition, de traitement et d’analyse des données photogrammétriques acquises par drone à faible coût dans le contexte urbain (sur le campus principal de l’Université Laval). Cette méthode assure la systématisation, la rigueur et la répétabilité des levés et des traitements photogrammétriques permettant ainsi une analyse comparative entre les données acquises par différents modèles de drones à faible coût avec les systèmes photogrammétriques de haute performance.
Superviseur: Éric Guilbert
Université: École Supérieure des Géomètres et Topographes, Le Mans, France
Titre du projet: Amélioration du calcul des talwegs à partir d’un nuage de points lidar
Résumé: Le travail consiste à améliorer l’approche de détection des talwegs en adaptant la méthode de triangulation du nuage de points pour limiter les minimums locaux, correspondant à du bruit, et en tenant compte de la densité de points pour le calcul de la direction de descente le long des triangles
