Géomatique et géographie de l'environnement. De l'analyse spatiale à la modélisation prospective

Le présent mémoire retrace notre parcours géomatique de géographe de l'environnement, en le situant d'abord dans le champ scientifique avant de résumer les principales approches en modélisation et en simulation prospective applicables dans ce domaine. Sur ces bases, nous présentons le modèle géomatique de simulation prospective de l'occupation du sol que nous avons établi, avant de conclure en ouvrant des perspectives de recherches. Dans la première partie, le positionnement scientifique de la géomatique fait l'objet des 2 premiers chapitres qui analysent l'émergence de ce nouveau champ transdisciplinaire et ses relations avec la géographie. La seconde partie est consacrée à la modélisation et à la simulation prospective de dynamiques environnementales. Dans une dernière partie, plus brève, nous concluons ce mémoire en esquissant quelques perspectives. Perspectives de développement des recherches en matière de modélisation d'abord, mais aussi de thématiques environnementales que nous souhaitons approfondir. Enfin sont suggérées quelques pistes sur la valorisation de nos recherches et les nouveaux enjeux de la formation géomatique en géographie. Un second fascicule complète le premier et fait état, outre le curriculum vitae, de nos activités professionnelles et publications

Elaboration d'un référentiel pour la création de bases de données et d'un dispositif d'aide à la décision dans le domaine de la mer et du littoral

232Rapport établi en 5 phases : - contextualisation et mise en perspective de la demande - référentiel de données "Mer et Littoral Bretagne " - portail de données "Mer et littoral" (GéoBretagne) - évaluation de l'opérationnalité du portail - conceptualisation de prototype

Après la carte ? De nouvelles rencontres entre l’information géographique et les bibliothèques

Mémoire de fin d\u27étude du diplôme de conservateur, promotion 29, étudiant l\u27avènement des cartes numériques en bibliothèque et son rapport avec la bibliothèque

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Intégration d’un module d’apprentissage profond dans l’architecture logicielle d’un SIG Web

Depuis plusieurs années, l’intelligence artificielle connaît une très forte croissance de popularité aussi bien dans le milieu de la recherche scientifique qu’auprès de grandes compagnies des technologies de l’information. L'apprentissage profond, qui est un domaine de l'intelligence artificielle, s’invite aujourd’hui dans de nombreux domaines tels que les moteurs de recherche sur le Web, les assistants virtuels, la reconnaissance d’images ou encore les voitures autonomes. La majorité des algorithmes d’apprentissage profond sont basés sur des réseaux de neurones artificiels. Ceux-ci sont composés de neurones interconnectés organisés en couches successives. Depuis quelques dizaines d’années, les réseaux de neurones sont utilisés en géomatique. Particulièrement en télédétection le potentiel de reconnaissance d’images est exploité, notamment, à des fins de classification d’images ou de reconnaissance de cibles. Néanmoins, l'apprentissage profond n'est pas encore disponible dans les outils de géomatique les plus courants rendant ainsi l’accès à cette technologie plus difficile pour la communauté des géomaticiens. Dans cet essai un module d'apprentissage profond pour la classification d'images à très haute résolution a été intégré à un SIG sur le Web. La solution développée utilise une librairie de programmation dans le langage Python pour la création de réseaux de neurones artificiels. L’interface utilisateur permet de classifier des images géoréférencées sans connaissance en apprentissage profond ou en programmation de manière intuitive. L’application étant développée avec des outils de programmation libres et ouverts, il serait possible de la modifier pour l’adapter à une autre problématique spécifique