La m´ethodologie qui a ´et´e suivie durant cette recherche doctorale est pr´esent´ee dans la figure 1.5. Cette recherche s’est inscrite dans les deux projets plus larges abord´es plus haut(`a savoir GEOIDE ENV#19 et GEOIDE MNG#ELD) ayant (eu) leurs contraintes
1.5 M´ethode de recherche 15
Données géographiques antérieures Image originale
Données géographiques mises à jour
DONNÉES
TRAITEMENT
RÉSULTAT
Fig. 1.4 – But du projet.
propres, et qui ont conditionn´e quelque peu les objectifs du travail comme mentionn´es au cours des deux sections pr´ec´edentes.
La premi`ere ´etape de la recherche a ´et´e de circonscrire la probl´ematique abord´ee au sein de ces projets. En particulier, nous avons appr´ehend´e le domaine d’´etude (inconnu jusqu’alors), la probl´ematique des projets g´en´eraux (GEOIDE), la probl´ematique du
16 1. Introduction
doctorat `a proprement parler au sein de ces deux grands projets et ´egalement le type de donn´ees avec lesquelles il allait falloir travailler. En outre, des cours de t´el´ed´etection et de traitement d’image ont aid´e ce travail pr´eliminaire d’´eclaircissement.
La seconde ´etape a consist´e `a effectuer des cycles de recherches bibliographiques afin de pr´eciser le contexte de recherche. Ces cycles ont vis´e deux aspects intimement li´es durant toute cette ´etape. Il s’est agit d’une part, d’asseoir nos connaissances sur les domaines abord´es et, d’autre part, de faire un travail exploratoire de domaines connexes `a la g´eomatique en s’affranchissant quelque peu des limites traditionnelles de sa d´efinition12. Les domaines explor´es ont compris, entre autres, la t´el´ed´etection13, la fusion de donn´ees14, le traitement d’image15, l’informatique16, le raisonnement qualitatif spatial, la cognition spatiale17, la vision et les m´ecanismes attentionnels. Les aspects plus sp´ecifiques au sujet ont ´et´e abord´es dans une ´etape ult´erieure, voir plus loin.
La troisi`eme ´etape m´ethodologique de la recherche a ´et´e conditionn´ee par l’examen doctoral. L’examen doctoral est une ´etape acad´emique obligatoire dans le cheminement du doctorat en Sciences G´eomatiques. L’examen comporte plusieurs volets, ceux qui nous int´eressent ici sont au nombre de trois. D’abord les objectifs de la recherche, qui ont ´et´e ´enonc´es plus haut, ont ´et´e d´efinis `a cette ´etape. Ensuite le rapport pr´epar´e pour l’examen doctoral [Cot02] a permis d’´evaluer la faisabilit´e du projet en d´eroulant un
12Les quatre disciplines de bases de la g´eomatique sont le droit, la physique, les math´ematiques
et l’informatique. Ses sept disciplines sp´ecifiques sont -1-la g´eod´esie, -2-la t´el´ed´etection, -3-la photo-gramm´etrie, -4-la topom´etrie, -5-la cartographie et les SIRS (Syst`emes d’Information `a R´ef´erences Spatiales), -6-l’hydrographie et -7-la gestion et l’am´enagement fonciers [Car00].
13Egalement pris le cours de programme gradu´e “T´el´ed´etection Spectrale”, hiver 2001.´
14Un groupe de discussion en fusion de donn´ees a ´et´e organis´e durant l’automne 2000 et l’hiver
2001 au Centre de Recherche en G´eomatique (CRG) [JEC01], anim´e par le Dr. Robert Jeansoulin – http ://fusion.scg.ulaval.ca/.
15Egalement pris le cours de programme gradu´e “Traitement des images”, hiver 2001.´
16Auditeur libre au cours du Professeur Bernard Moulin de “Projets orient´es-objets (conception et
gestion)” `a la session d’hiver 2002.
17Ce doctorat s’est d´eroul´e au sein de la Chaire de recherche du Canada en g´eomatique cognitive du
1.5 M´ethode de recherche 17
18 1. Introduction
exemple type. Cet exemple montre pas `a pas, de mani`ere illustr´ee, les probl`emes que doit r´esoudre la recherche18. Enfin, cette ´etape de l’examen doctoral a permis de d´efinir la port´ee du mod`ele envisag´e pour r´epondre `a la probl´ematique pos´ee et atteindre les objectifs fix´es. Ce mod`ele, qui est au cœur de ce travail, a ´et´e baptis´e ELECA : Extraction of Linear Elements by Cognitive Approach – ´El´ements Lin´eaires Extraits par Calcul Attentionnel. Le mod`ele ELECA a ´et´e ´elabor´e par la suite, voir plus bas.
Une fois cette importante ´etape achev´ee, une nouvelle recherche bibliographique a couvert des aspects plus pr´ecis mais moins nombreux que lors de la seconde ´etape. En particulier l’accent a ´et´e mis sur les m´ecanismes attentionnels et la reconnaissance des formes. Comme le montre la figure 1.5, la recherche bibliographique s’est poursuivie ensuite durant toute la dur´ee du doctorat.
Pour les ´etapes ult´erieures, qui constituent le cœur de la th`ese, nous avons adopt´e une approche par cycles successifs de sp´ecifications qui m`enent `a des solutions, avec un niveau d’abstraction `a chaque fois plus bas. Ceci a ´et´e fait en parall`ele aussi bien pour le mod`ele ELECA, en bleu sur la figure 1.5 que pour la solution logicielle pro-pos´ee, en vert. En permanence, des cycles de r´etroaction sur les ´etapes pr´ec´edentes ont permis de corriger les imperfections identifi´ees dans les ´etapes suivantes `a la mani`ere des it´erations successives d’un processus UML [Mou02]. Pour ne pas alourdir le texte, nous ne repr´eciserons plus que chaque ´etape abord´ee plus bas comporte des cycles de r´etroaction ; ces cycles sont visibles sur la figure 1.5. De plus, une documentation technique a ´et´e ´ecrite durant tout le processus de conception et de programmation du logiciel.
La premi`ere ´etape du mod`ele ELECA a ´et´e de sp´ecifier de mani`ere g´en´erale le
18L’utilisation d’un exemple type a ´et´e reprise dans la seconde partie de cette th`ese afin, dans ce cas
1.5 M´ethode de recherche 19
mod`ele lui-mˆeme en termes de donn´ees manipul´ees principalement ; cet aspect sera abord´e au chapitre 3. La solution adopt´ee reprend les trois objectifs ´enonc´es plus haut. La conception de la solution logicielle a d´ebut´e en parall`ele. Cette conception a ´et´e r´ealis´ee en utilisant le formalisme UML – chapitre 7. La premi`ere phase de la conception a ´et´e de mod´eliser la structure de donn´ees.
La seconde ´etape de r´ealisation du mod`ele ELECA a ´et´e de sp´ecifier le probl`eme de recherche de l’information dans l’image et d’y apporter une solution originale par guidage d’un œil virtuel sur l’image – chapitre 4. La litt´erature concernant les domaines li´es `a cette ´etape fait l’objet des sections 2.3 et 2.4 du chapitre consacr´e `a l’´etat de l’art. La conception UML s’est poursuivie durant cette ´etape puis la programmation a commenc´e par l’architecture logicielle. Le programme a ´et´e baptis´e VISION. Toujours durant cette ´etape d’ELECA, et grˆace `a la solution propos´ee, l’´ecriture des algorithmes pour le guidage de l’œil virtuel a commenc´e – chapitre 8.
La troisi`eme ´etape d’´elaboration du mod`ele ELECA a port´e sur la sp´ecification du probl`eme de l’obtention d’informations locales pertinentes. Une solution d’extraction rapide a ´et´e ´elabor´ee – chapitre 5. Un survol de la litt´erature en lien avec ces aspects est pr´esent´e dans le chapitre 2, principalement au point 2.2.5. Durant cette ´etape, du cˆot´e logiciel l’´ecriture des algorithmes pour le guidage de l’œil virtuel a ´et´e achev´ee dans ses grands traits19.
La quatri`eme ´etape m´ethodologique a ´et´e de sp´ecifier le probl`eme de fusion des informations locales. Une ´ebauche de solution a ´et´e formalis´ee (le mod`ele CLE) par ´equivalence avec un mod`ele de la litt´erature – chapitre 6. La solution repose sur une ap-proche du raisonnement qualitatif spatial. Le raisonnement qualitatif spatial est abord´e
19Comme toujours, les cycles de r´etroaction vont revenir tout au long des ´etapes suivantes pour
20 1. Introduction
d’un point de vue bibliographique au paragraphe 2.5. Du cˆot´e du volet logiciel, au cours de cette derni`ere ´etape, les algorithmes en lien avec l’extraction locale ont ´et´e ´ecrits (chapitre 8) et la programmation de ces derniers entam´ee.
Enfin la derni`ere ´etape m´ethodologique a ´et´e d’´evaluer, d’une part la contribution de ce travail (chapitre 9), d’autre part la port´ee du logiciel (chapitre 8), et enfin les perspectives ouvertes par cette th`ese – chapitre 10.