METHODOLOGIE D’INTEGRATION

METHODOLOGIE D’INTEGRATION

La comparaison de différents traits de côte en vue de l’évaluation de leur qualité respective constitue une validation pertinente de l’algorithme d’appariement car il permet d’expérimenter le cœur même de la méthode. En effet ce test a eu pour conséquences d’induire de nombreuses améliorations de l’algorithme. Ces modifications ont eu pour but d’optimiser l’efficacité des corrections, d’augmenter le nombre de cas solutionnés et d’automatiser certains traitements longs et fastidieux. Par ailleurs cette étude a soulevé des problèmes consécutifs liés à la structure des données elle-même : Cette étude a également permis d’identifier les cas insolubles en l’état actuel de nos travaux. Toutes les manipulations nécessaires à la préparation des données pour le processus d’appariement ont été réalisées manuellement dans un premier temps. L’aboutissement de cette thèse est de dépasser le simple appariement 2D de lignes en proposant une chaîne de traitement complète et exhaustive organisée sous forme d’une méthodologie d’intégration de MNTs générique et robuste. L’adaptation de l’algorithme aux modèles numériques amène à baser leur appariement sur des éléments morphologiques structuraux extraits de ces modèles : lignes de forces, points remarquables, etc. Le principe est d’extraire ces éléments sur la zone de recouvrement des deux modèles et d’y rechercher les éléments caractéristiques homologues. Pour satisfaire cette attente, la méthodologie a été ordonnancée en une succession d’étapes qui ont pour but de répondre à l’ensemble des problèmes qui peuvent se présenter lors d’un processus d’intégration. Ce chapitre s’organise autour de quatre parties qui procèdent les unes des autres par leur organisation. La première partie présente tout d’abord les données utilisées pour tester et valider cette méthodologie. Elles comportent d’une part des données réelles suffisamment précises et redondantes pour constituer des zones d’études bien renseignées. Ce type de données implique une certaine complexité de traitement de systèmes géographiques différents, de la résolution variable, de zone de recouvrement insuffisante, ou de densité de données importante. D’autre part des données simulées sont utilisées pour maîtriser toutes ces imprécisions mais aussi écarter dans un premier temps les problèmes de cohérence entre données. Puis, la seconde partie détaille la méthode et ses trois étapes fondamentales :

La troisième partie expose ensuite une validation de cette méthodologie au travers de deux exemples d’intégration appliquée à des données simulées. La première intégration s’effectue sur un modèle de chenal simplifié : les différents types de déformations y sont comparés et leurs tendances de corrections (bonne amélioration de la qualité du modèle, persistance d’artéfacts locaux, etc…) analysées. La seconde intégration concerne un modèle simulé approchant au mieux un environnement littoral. Les différents types de corrections sont à nouveau appliqués. Les tendances des résultats sont comparées avec celles obtenues sur le chenal afin de vérifier si les méthodes utilisées donnent toujours de bons résultats ou si c’est seulement dans une configuration précise. La quatrième partie retrace les perspectives d’application à des cas plus concrets et les améliorations possibles et souhaitées pour chaque étape de la méthodologie. Divers types de données ont été utilisés pour tester d’une part la méthodologie d’intégration et d’autre part la valider. Un premier jeu de données réelles issu de la base de données géographique a été extrait sur des zones pertinentes pour cette étude. Un second jeu a été créé artificiellement pour tester la méthodologie premièrement sur un élément géographique pertinent et ensuite sur des modèles de relief approchant la réalité. Ces données, qu’elles soient réelles ou simulées, vont maintenant être présentées.

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Description de la zone d’étude

Deux zones préférentielles ont été choisies (voire figure 59 et figure 60) en raison de la diversité des informations présentes (données issues de sonars du SHOM, LIDAR topographique et/ou bathymétrique, de cartes, de levés de terrain) et de la variabilité paysagère existante. En effet, ces secteurs (Abers et Golfe do Morbihan) présentent l’intérêt d’avoir soit un bon échantillonnage des différents types de reliefs littoraux, soit une complexité suffisante pour concentrer la majeure partie des problèmes rencontrés lors de l’intégration. Golfe du Morbihan : Le golfe du Morbihan (figure 60) s’ouvre sur la baie de Quiberon par un étroit passage entre Locmariaquer et Port-Navalo. Sa géomorphologie de criques, pointes, rochers, îles et îlots ainsi que son régime marégraphique complexe font qu’il a été choisi par le SHOM comme zone test pour la réalisation du démonstrateur du projet litto3D [SHOM & Debese, 2006]. Celui-ci concentre en effet la plupart des difficultés susceptibles d’être rencontrées sur les côtes françaises tant au niveau de la diversité du relief qu’en terme de modélisation marégraphique. Il est constitué d’un régime hydrologique complexe caractérisé par l’existence de multiples zones de marée, ce qui impose d’utiliser plusieurs référentiels hydrographiques. Ces levés conjoints Lidar topo-bathymétrique et échosondeur multifaisceaux ont en outre permis de tester les chaînes de mesures et soulever certains problèmes quant à l’ordre d’acquisition entre mesures Lidar et acoustique.

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