Durée
30h Th, 10h Pr, 30h Proj.
Nombre de crédits
| Master : ingénieur civil des mines et géologue, à finalité | 5 crédits |
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue anglaise
Organisation et évaluation
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Le cours est divisé en deux parties, une concernant les aspects d'inversion et l'autre la télédétection et analyse d'image.
"Inversion"
Ce cours a pour objectif de couvrir les aspects suivants :
Modélisation :
· Equations fondamentales pour la modélisation géophysique (e.g. équation d'ondes, équation eikonal, équation de Poisson, équation de Laplace, équations de Maxwell)
· Approches intégrale et numérique des équations différentielles en géophysique
Inversion linéaire et non-linéaire:
· Méthode de Backus et Gilbert
· Décomposition en valeurs singulières
· Régularisation (Tikhonov, principe d'Occam, principe d'entropie maximum, variation totale)
· Méthodes itératives
Partie Teledetection et analysie d'image
1. Introduction to Image Analysis and Stereology Induction vs deduction The importance of vision in geosciences Stereology and applied mineralogy 2. From minerals to pixels : basic principles of imaging What is an image? 2D scanning geometry for imaging 3D surface imaging 3D volume imaging Scientific imaging in microscopy Image calibration From analog to digital images Digital image file formats 3. Physics of Remote Sensing. Electromagnetic radiation. Radiance and reflectance. Sources of electromagnetic radiation Atmospheric corrections, calibration methods Spectral properties of minerals, rocks and soils VNIR and SWIR ranges Multispectral, superspectral and hyperspectral remote sensing 4. Technology of Earth Observation : platforms and sensors. Orbital properties. Scanning systems. Spatial characteristics of RS data. Spectral characteristics of RS data. Examples: Landsat TM and ETM+, SPOT 3-4-5, ASTER, IKONOS, QuickBird, CASI, AVIRIS, HyMap. 5. Image Processing Image processing operations (global vs. local) Linear filters (low-pass, hi-pass, gradients) Mathematical Morphology (erosion, dilation, opening, closing) Spectral classification tools (thresholding, µgaussian, ...) Geodesic operators and distance functions Spatial segmentation (labelling, hole-fill, watershed, SKIZ,...) Introduction to mixed (spectro-spatial) segmentation 6. Image analysis and processing, optical VNIR SWIR and thermal domains. Preprocessing. Geometric corrections, georeferencing. Radiometric correction, calibrations, atmospheric corrections Multispectral data processing. Data fusion, image sharpening Band ratios, indexes Data transforms: principal components analysis, Munssell HIS. Classification techniques. Spatial filtering. Convolution filters. Texture Fourrier transform 7. Quantitative mineralogical and textural analysis Modal (phase) and porosity analysis Blob analysis: particle size and shape analysis Network analysis: Characterizing size distributions in a continuous phase. Quantitative microstructural and textural analysis: characterizing spatial arrangement
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
Partie Inverison:
Comment dérive-t-on un modèle physique à partir d'un ensemble fini d'observations expérimentales bruitées ? Comment détermine-t-on la qualité d'une image géophysique ? Comment modélise-t-on un problème 3D en 2D ? Le cours de « Modélisation et inversion en géophysique » présente la théorie et les algorithmes nécessaires pour obtenir les réponses aux questions posées ci-dessus. La résolution des problèmes directs et inverses sera exposée pour des modèles linéaires et non-linéaires, selon une approche déterministe et bayésienne. Une attention particulière sera portée les aspects numérique, mathématique et statistique liés aux applications géophysiques.
De nombreux exercices seront résolus sous Matlab, où les étudiants pourront créer leurs propres codes d'imagerie géophysique et les tester sur des données réelles (e.g. Deep Ocean Drilling vertical seismic profiling). Plusieurs cas pratiques seront résolus à l'aide de logiciels couramment utilisés dans les sociétés de prospection géophysique ou équivalent (e.g. Mag3D, Grav3D, EM1DFM, Res2dinv).
Partie Teledetection et analyse d'image
To give students a full overview of image processing and analysis in the geosciences To familiarize students with the main techniques for image acquisition and image processing with a particular emphasis on mathematical morphology To give students the possibility to practice digital imaging and develop their critical perception of applications in geology To provide guidelines for selecting appropriate hardware and software tools to solve a given problem.
Savoirs et compétences prérequis
GEOL0021-7 Prospection géophysique ou equivalent
Calcul matriciel
Introduction aux méthodes numériques ou analyse numérique
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Pour la partie inversion:
Les travaux pratiques auront lieu à chaque séance après l'exposé de la théorie et certains feront l'objet d'un rapport coté (par équipe de 2 étudiants) à remettre pour la semaine suivant le TP. Ces TPs se feront sur PC sous Matlab, et d'autres logiciels fournis.
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance)
En présentiel avec de la programmation
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
Slides disponibles sur ecampus et livre de référence pour la partie inversion: Parameter estimation and inverse problems by Aster et al.
Supports didactiques mis à disposition sour forme pdf (cf portail) PIRARD E., SARDINI P., Image analysis for advanced characterization of geomaterials, EMU Lecture Notes, 2009 PIRARD, E., 2004, Chapter IV. Image measurements in P. FRANCUS (Ed) "Image analysis, sediments and paleoenvironmental reconstruction", Kluwer, NY PIRARD, E. et CACERES, F., 2004, Télédétection et télégestion des informations géologiques : de nouvelles technologies au service du développement. L'exemple du Sud Lipez (Bolivie).
Modalités d'évaluation et critères
La note finale sera une moyenne pondérée de l'ensemble des deux parties.
Stage(s)
Remarques organisationnelles
Contacts
f.nguyen@ulg.ac.be
043663797