G?od?tection des r?seaux enterr?s par imagerie radar

par Guillaume Terrasse

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Jean-Marie Nicolas.

Le président du jury était Pierre Grussenmeyer.

Le jury était composé de Lo?c Denis, B?n?dicte Fruneau, Emmanuel Trouv?.

Les rapporteurs étaient Xavier D?robert, Jean-Paul Deroin.


  • Résumé

    L?objectif de la th?se est d?am?liorer les diff?rents traitements et de proposer une visualisation claire et intuitive ? l?op?rateur des donn?es en sortie d?un g?oradar (radargramme) afin de pouvoir localiser de mani?re pr?cise les r?seaux de canalisations enfouis. Notamment, nous souhaitons mettre en ?vidence les hyperboles pr?sentes dans les radargrammes car celles-ci sont caract?ristiques de la pr?sence d'une canalisation. Dans un premier temps nous nous sommes int?ress?s ? la suppression de l?information inutile (clutter) pouvant g?ner la d?tection des hyperboles. Nous avons ainsi propos? une m?thode de filtrage du clutter et du bruit des radargrammes. Ensuite, nous avons travaill? sur l??laboration d?une m?thode permettant de d?tecter automatiquement les hyperboles dans un radargramme ainsi qu?une estimation de sa fonction math?matique dans des conditions quasi-temps r?el. Et enfin nous avons ?galement propos? une m?thode de s?paration de source permettant de distinguer le clutter et le signal utile du radargramme tout en ayant un impact minimal sur les hyperboles. Ces derniers travaux ouvrent d?autres possibilit?s pour le filtrage, le rehaussement ou la d?tection automatique d?hyperboles.

  • Titre traduit

    Geodection of buried utilities from radar imagery


  • Résumé

    The thesis objective is to improve the different processing in order to make the data acquired by ground penetrating radar (B-scan) more understandable for the operators. Consequently, it will facilitate the pipe localisation. More particularly, we wish to highlight the hyperbolas in the B-scan because they point out the presence of a pipe. First of all, we are interested in removing all the useless information which might hide the hyperbolas. We proposed a filtering method removing unwanted reflections and noise. Then, we worked on an automatic hyperbola detection method and an estimation of their mathematical functions in quasi real time. Finally, we proposed a source separation method to distinguish the unwanted reflections from the hyperbolas with a minimal impact on them. This last work opens interesting perspectives in filtering, hyperbolas enhancement and hyperbola detection.


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