Thèse soutenue

Détection et surveillance de glissements de terrain avec des données de télédétection de capteurs optiques
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Auteur / Autrice : André Stumpf
Direction : Christiane Weber
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Géophysique
Date : Soutenance le 18/12/2013
Etablissement(s) : Strasbourg
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la Terre et Environnement (Strasbourg ; 2000-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire image, ville et environnement (Strasbourg)
Jury : Président / Présidente : Michel Jaboyedoff
Examinateurs / Examinatrices : Jean-Philippe Malet
Rapporteurs / Rapporteuses : Rémi Michel, Sébastien Lefèvre, Jean-Michel Dischler

Résumé

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La cartographie, l'inventaire et le suivi de glissements de terrain sont indispensables pour l'évaluation de l'aléa glissements de terrain et la gestion des catastrophes. La disponibilité croissante des satellites THR, des drones et des appareils photo numériques grand public offre un grand potentiel pour soutenir ces tâches à l'échelle régionale et locale en complément detechniques établies telles que l'instrumentation in-situ, radar, et les acquisitions par scanner laser. Un manque d'outils de traitement d'image pour l’extraction efficace d’informations pertinentes à partir de différents types d'imagerie optique complique encore l'exploitation des données optiques et entrave la mise en oeuvre de services opérationnels. Cette thèse est consacrée à l'élaboration et l'application de techniques de traitement d'image pour la cartographie, la caractérisation et la surveillance des glissements de terrain en exploitant des données d'imagerie optique. Un état de l'art approfondi des techniques de télédétection innovantes pour la surveillance des glissements de terrain est proposé et démontre le potentiel et les limites des techniques et propose des critères pour le choix des capteurs disponibles (plateformes et méthodes d'analyse d'images) selon le processus observé et les besoins des utilisateurs. Pour la cartographie rapide des glissements de terrain lors de catastrophes majeures, une méthode qui combine segmentation d'image et apprentissage supervisé est développée pour l'analyse des images satellitaires THR à travers plusieurs exemples en Chine, au Brésil, à Haïti, en Italie et en France. Pour l'analyse de glissements de terrain à l'échelle locale, la recherche a élaboré des chaînes de traitement d'images pour la détection de fissures à partir de séries temporelles d'images de drones comme possible géo-indicateurs de l'activité des glissements, la mesure des champs de déplacements horizontaux à partir d'images satellitaires THR utilisant en utilisant des méthodes stéréophotogrammétrie et par corrélation d’image, et les mesures 3D à partir de photographies terrestres basées sur des méthodes de photogrammétrie multi-images.