Géodétection des réseaux enterrés 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 Loïc Denis, Bénédicte Fruneau, Emmanuel Trouvé.

Les rapporteurs étaient Xavier Dérobert, Jean-Paul Deroin.


  • Résumé

    L’objectif de la thèse est d’améliorer les différents traitements et de proposer une visualisation claire et intuitive à l’opérateur des données en sortie d’un géoradar (radargramme) afin de pouvoir localiser de manière précise les réseaux de canalisations enfouis. Notamment, nous souhaitons mettre en évidence les hyperboles présentes dans les radargrammes car celles-ci sont caractéristiques de la présence d'une canalisation. Dans un premier temps nous nous sommes intéressés à la suppression de l’information inutile (clutter) pouvant gêner la détection des hyperboles. Nous avons ainsi proposé une méthode de filtrage du clutter et du bruit des radargrammes. Ensuite, nous avons travaillé sur l’élaboration d’une méthode permettant de détecter automatiquement les hyperboles dans un radargramme ainsi qu’une estimation de sa fonction mathématique dans des conditions quasi-temps réel. Et enfin nous avons également proposé une méthode de séparation 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 possibilités pour le filtrage, le rehaussement ou la détection 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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