Yann Dribault remporte un prix au 32e Symposium canadien sur la télédétection

21 juin 2011

( mise à jour : 31 août 2020 )


Du 13 au 16 juin 2011 avait lieu le colloque conjoint 32e Symposium canadien sur la télédétection / 14e Congrès de l’Association  québécoise de télédétection sur le campus de l’Université Bishop’s à Sherbrooke sous le thème « Suivi d’un monde en mutation ».

 

Lors de ce colloque, Yann Dribault, étudiant à la maîtrise dans l’équipe de Karem Chokmani et de Monique Bernier, a remporté un prix pour la 2e meilleure présentation étudiante (sur 60) pour sa présentation intitulée « Caractérisation de la dynamique saisonnière de l’hydrologie de surface de tourbières minérotrophes par imagerie GeoEye-1 et classification orientée objet ».

 

Les travaux présentés par Yann ont été réalisés sur des tourbières du bassin versant de la rivière La Grande, à la baie James (Québec, Canada). Les tourbières couvrent jusqu’à 20 % de l’environnement terrestre dans cette région qui est un contributeur majeur à l’hydroélectricité dans la province. Le comportement hydrologique de ces tourbières est encore méconnu. La présente étude fait partie d’un projet pluridisciplinaire visant à analyser les processus hydrologiques dans les tourbières minérotrophes (fens) du bassin versant afin de fournir des outils de contrôle efficaces pour les gestionnaires de l’eau. L’objectif de cette étude est d’exploiter la télédétection satellitaire à très haute résolution pour étudier la dynamique saisonnière de l’hydrologie de surface dans les tourbières minérotrophes. Douze images multispectrales fusionnées GeoEye-1 (avec une résolution nominale de 0,40 m) ont été acquises au cours de la saison estivale (mai à octobre) de 2009 et 2010, dans le secteur Laforge (N 54° 06 ‘; W 72° 30’), centrées sur les trois tourbières à l’étude. Pour chaque image GeoEye-1, une classification orientée objet hiérarchique a permis de délimiter les compartiments aquatiques, semi-aquatiques et terrestres des tourbières étudiées. La structure de la classification a été bâtie avec le logiciel eCognition. La précision globale des classifications est estimée ainsi que la précision des classifications des trois tourbières étudiées. Les changements de classes entre les images, pour chacune de ces tourbières, sont ensuite évalués et interprétés.

 

Bravo Yann !