Étude des modèles numériques de terrains pour améliorer la fiabilité des calculs d'aléas et de vulnérabilité

par Frédéric Rousseaux

Thèse de doctorat en Sciences de l'information géographique

Sous la direction de Bernard Cervelle.

Soutenue en 2004

à l'Université de Marne-la-Vallée .


  • Résumé

    Cette thèse étudie l’impact de la représentation du relief sur les études de risque. L’objectif de cette étude est de montrer que la manière de modéliser le relief modifie le comportement et les résultats de simulations de risque. La démarche s’effectue en quatre temps. Nous proposons en premier lieu une étude bibliographique portant sur les différentes modélisations informatiques du relief et sur l’intérêt d’utiliser un modèle numérique de terrain (MNT) dans les études de risque. Dans un second temps, nous décrivons des méthodes d’intégration cohérente de données vecteur sur un MNT et étudions leur impact sur les résultats de simulations de risque. Dans un troisième temps, nous décrivons l’influence des erreurs altimétriques sur la représentation du relief. Afin de faciliter la détection de ces erreurs, nous proposons une méthode de prédiction de zones potentiellement fausses par croisement de données vecteur sur un MNT. Enfin, dans un dernier temps, nous proposons une partie plus prospective présentant des concepts qui permettraient la création d’une carte d’erreurs potentielles à partir de la détection automatique des zones d’erreurs définies durant la thèse. Les résultats sont les suivants : L’intégration cohérente d’objets vecteur est un apport important permettant d’affiner de manière significative les résultats de simulations de risque - La détection d’erreurs met en valeur les zones les plus fréquemment touchées et souligne l’importance d’une modélisation corrigée d’artefacts. Elle montre toutefois que la plupart des interpolations classiques donnent des résultats similaires en terme de qualité - Une classification des erreurs par type de zones morphologiques permet la mise en place d’une méthode de détection de zones d’erreurs potentielles grâce à l’étude de paramètres topographiques. Grâce à cette approche, il est possible de calculer la qualité potentielle d’un MNT et ainsi, détecter des zones plus ou moins fiables. Ces méthodes permettent à l’utilisateur de mieux évaluer la qualité de son MNT et donc prévoir plus finement l’impact de la modélisation de son MNT sur ses résultats de simulation

  • Titre traduit

    Toward better digital terrain


  • Résumé

    The present thesis studies the impact of the relief’s representation on risk simulations. It aims at showing that the results of the risk simulations are modified according to the methods used to represent the relief. The approach consists in four parts. The first part is a bibliographic study related to the different methods used for the computed modelling of the relief and to the benefit of using some DTM in the risk studies. The second chapter proposes some coherent integration methods for vector data on DTM, and analyses their impact on the risk simulations’ results. The third part of the thesis deals with the location and the characterization of the errors on a DTM, as well as with their impact on the risk simulation. A method which consists in detecting the errors with crossing data on a DTM is proposed. In the last chapter, a method which enables the creation of a map including the potential errors is submitted. This map is created according to the automatic detection of the error areas which will have been defined in the second chapter. The following results were obtained : - Integrating a vector object is an interesting contribution which enables to improve in a significant way the risk simulations’ results - Detecting the errors underlines the areas which are the most often impacted, and highlights the importance of a DTM corrected from the artefacts. Nevertheless, most of the classical interpolation methods give similar results in terms of quality - By classifying the errors according to the types of morphological areas, a method aiming at detecting the areas comprising potential errors can be set up. Thus, the potential quality of a DTM can be assessed and the areas which are more or less accurate can be identified. Thanks to all these methods, the user is able to assess the quality of his DTM and to forecast more precisely how his DTM’s representation will impact the results of his simulations

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Informations

  • Détails : 1 vol. (161-[14] f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr., 11 f. (107 réf.)

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  • Bibliothèque : Université Paris-Est Marne-la-Vallée. Bibliothèque.
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  • Cote : 2004 ROU 0207
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