Echantillonnage optimal pour modele numerique de terrain (mnt) partie integrante d'un systeme d'information geographique (sig)

par MASSOUD CHARIF

Thèse de doctorat en Terre, océan, espace

Sous la direction de Jean Chorowicz.

Soutenue en 1991

à Paris 7 .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    La premiere partie de ces recherches porte sur l'etude de la classification des types de relief de terrain en vue de l'echantillonnage optimal. Pour ce faire, differentes approches de classification des types de reliefs sont presentees, les parametres quantitatifs sont etudies et evalues. Il est finalement propose un modele de classification des types de terrain d'utilisation pratique pour l'echantillonnage optimal. La seconde partie est l'etude d'un modele pour l'evaluation de la qualite d'un mnt. Les differentes approches sont enumerees. La base mathematique de la methode analytique et un modele pour evaluer la qualite de representation des primitives geometriques, ainsi que la combinaison de ces dernieres, sont presentes. Finalement un modele modifie d'evaluation de la qualite de representation des reliefs reels est propose. La troisieme partie est consacree a l'etude de l'echantillonnage selectif. A l'aide de l'etude des primitives geometriques, certaines regles de base sont proposees pour structurer l'echantillonnage selectif et le rendre systematique. Le resultat de l'echantillonnage selectif est appele information de squelette. La quatrieme partie est l'etude de differents modeles de decision pour une densification adaptable aux irregularites de terrain, dans le cas de l'echantillonnage progressif (ep). Tout d'abord nous avons introduit differents modeles de decision pour une densification adaptable. Pour determiner le modele optimal de densification, nous avons realise des essais en utilisant quelques primitives geometriques representatives, ainsi que la combinaison de ces primitives. La cinquieme partie est consacree a l'etude des performances de l'echantillonnage compose (ec), ainsi que de l'echantillonnage progressif (ep). Pour ce faire, il faut etudier tout d'abord le role et l'effet de l'information de squelette (collectee lors de l'echantillonnage selectif), et la facon d'amalgamer cette information avec une information dite complementaire. Nous avons developpe un logiciel d'echantillonnage compose, contenant des regles de decision pour l'analyse des informations de squelette et complementaire. Nous avons analyse les effets de differentes series d'informations de squelette. Pour verifier la validite de ces regles, des modeles de terrain suffisamment accidente ont ete choisis. Tout d'abord l'information de squelette est echantillonnee selectivement. Puis nous avons effectue, l'echantillonnage progressif de ces modeles. Le resultat est un mnt plus economique (minimum de points echantillonnes) et de meilleure precision

  • Titre traduit

    Composite sampling for digital terrain model: in the context of geographic information system


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Informations

  • Annexes : 52 REF

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  • Bibliothèque : Université Paris Diderot - Paris 7. Service commun de la documentation. Bibliothèque Universitaire des Grands Moulins.
  • Accessible pour le PEB
  • Cote : TS1991
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