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18 décembre 2019

Analyse automatisée des images et vidéos amateurs des inondations


Catégorie : Stagiaire


UrbaRiskLab : proposition de sujet de stage M2

Analyse automatisée des images et vidéos amateurs des inondations

 

Une technique de traitement automatisé des images et des films amateurs pourrait ouvrir la voie au développement de la science participative dans le domaine des inondations soudaines ou des crues. Il serait possible, par exemple, d’imaginer à terme de créer une première cartographie enrichie des inondations en France ou à l’international. Également, on peut imaginer le développement d’applications temps réel pour prévention de risques en cas d’apparition d’un phénomène soudain.

Dans ce contexte, le consortium UrbaRiskLab a déjà réalisé une première étude démontrant, en l’intérêt scientifique et sociétal de cette problématique. Dans la continuité de ces travaux, nous proposons un stage Master qui vise à rassembler les techniques de traitement d’image et vidéo pour exploiter les informations contenues dans les images amateurs des inondations. L’objectif étant de caractériser (qualifier et quantifier le phénomène).

 

Responsable(s) du stage et contactes

  • Eva Dokladalova, ESIEE Paris, LIGM, eva.dokladalova@esiee.fr
  • Eric GAUME, IFSTTAR, GERS eric.gaume@ifsttar.fr

UrbaRiskLab : proposition de sujet de stage M2

Analyse automatisée des images et vidéos amateurs des inondations

 

 

Contexte :

Les images et des vidéo des inondations, documentées par des amateurs sont désormais courantes. Quasi-systématiquement, elles sont communiquées via des réseaux sociaux tels que Twitter ou similaires. La systématisation de leur interprétation donnerait accès à une nouvelle source d’information précieuse pour les spécialistes de la prévention et gestion des crises [3]. Elle permettrait d’enrichir les connaissances encore très parcellaires sur l’historique des inondations, supprimerait la nécessité de réaliser des relevé sur place (souvent faits avec un grand retard), celle permettrait de mieux comprendre des écoulements des eaux lors des inondations exceptionnelles. Par exemple, si nous disposons de l’estimation des vitesses et répartition des écoulements de manière plus fine qu’aujourd’hui, cela permettrait de mieux calibrer de modèles numériques hydrauliques [1]; et ainsi que mieux documenter et de cartographier les aléas des ces phénomènes.

 

Figure 1 : Illustration des images amateurs des inondations, diffusées sur les réseaux sociaux ou Internet.

 

Aujourd’hui, certaines approches par analyse d’image satellite existent, nous pouvons citer en exemple [2, 5]. Également, des systèmes de détections des inondations ont été proposés récemment [6, 7]. Cependant, la problématique d’analyse des images amateurs, communiquée sur les réseaux sociaux et entièrement innovante.

A plus long terme, une telle technique de traitement automatisé des images et des films amateurs pourrait ouvrir la voie au développement de la science participative dans le domaine des inondations soudaines ou des crues. Il serait possible, par exemple, d’imaginer à terme de créer une première cartographie enrichie des inondations en France ou à l’international. Également, on peut imaginer le développement d’applications temps réel pour prévention de risques en cas d’apparition d’un phénomène soudain.

Dans ce contexte, le consortium a déjà réalisé une première étude démontrant, en l’intérêt scientifique et sociétale de cette problématique. Dans la continuité de ces travaux, ce stage de Master vise à rassembler les techniques de traitement d’image et vidéo pour exploiter les informations contenues dans les images amateurs des inondations. L’objectif étant de caractériser (qualifier et quantifier le phénomène).

 

Objectifs du stage et travail à réaliser :

  1. En collaboration avec les chercheurs associés au projet UrbaRiskLab, établir une liste des informations/mesures à extraire des images
  2. Etudier les supports disponibles tels que les vidéos et photos des inondations des crues et des inondations majeures pour comprendre les verrous technologiques des mesures à effectuer
  3. Rassembler l’état de l’art des techniques existantes d’analyse d’image/vidéo (segmentation [4], CNN [8] etc) utilisées dans l’analyse d’image des inondations et réaliser leur évaluation sur des images/vidéo présélectionnés
  4. Proposer une amélioration ou adaptation des techniques retenues pour répondre aux besoins des mesures à réaliser (par exemple dédiées à la détection de la surface de l’eau et de sa répartition)
  5. Réaliser une démonstration/preuve de faisabilité sur les images/vidéo présélectionnés et évaluer des résultat qualitativement et quantitativement.

Les traitements proposés devront intégrer l’évaluation des incertitudes des mesures obtenus.

Un rapport technique et scientifique doit être rédigé à la fin du stage, une éventuelle publication ou communication scientifique sera fortement encouragée.

 

Ce stage de Master est susceptible déboucher sur une thèse de doctorat.

 

Références

  1. Dramais G. et al., 2011. Advantages of a mobile LSPIV method for measuring flood discharges and improving stage-discharge curves. Journal of Hydro-environment research. doi:10.1016/j.jher.2010.12.005
  2. Hostache, R., 2006, Analyse d’images satellitaires d’inondations pour la caractérisation tridimensionnelle de l'aléa et l’aide à la modélisation hydraulique, thèse Thèse de doctorat dirigée par Puech, Christian Sciences de l'eau Paris, ENGREF 2006
  3. Tanguy, M. (2012). Cartographie du risque d’inondation en milieu urbain adaptée à la gestion de crise : Analyse préliminaire. Technical report, Institut National de la Recherche Scientifique - Centre Eau Terre Environnement. INRS-Eau, Terre et Environnement, Québec
  4. Riyanto, I., Margatama, L.:Study of watershed segmentation for flood area mapping in Jakarta. In: International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE) Proceedings, pp. 52–55. Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta (2014)
  5. Revilla-Romero, B., Thielen, J., Salamon, P., De Groeve, T., Brakenridge, G.R.: Evaluation of the satellite-based Global Flood Detection System for measuring river discharge: influence of local factors. Hydrol. Earth. Syst. Sci. 18(11), 4467–4484 (2014)
  6. Akbar, Y.M., Musafa, A., Riyanto, I.: Image processing-based flood detection for online flood early warning system. In: The 6th Indonesia-Japan Joint Scientific Symposium Proceedings, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta (2014)
  7. Sunkpho, J. & Ootamakorn, C., Real-time flood monitoring and warning system. Songklanakarin Journal of Science Technology, 33(2), pp. 227-235, 2011.
  8. Zhang, L., Zhang, Y., Zhang, Zh., at al., Real-Time Water Surface Object Detection Based on Improved Faster R-CNN, Sensors, 2019

 

Responsable(s) du stage et contactes

 

Equipes de recherche ou laboratoire impliqués dans le suivi du stage

ESIEE Paris, LIGM

IFSTTAR, département géotechnique, environnement, risques naturels et sciences de la Terre

BRGM, Service Géologique National

Lieu de stage : ESIEE Paris, CITE DESCARTES, MARNE LA VALLEE

 

Durée : 5-6 mois

Début du stage : possible à partir de janvier 2020

Gratification : gratification habituelle

 

Dans cette rubrique

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