Activités à venir


jeudi 23 novembre 2017 - 17:00 : Conférence « Jeunes chercheurs en Géographie »



Les conférences jeunes cherches sont organisées pour permettre aux géographes récemment déplômés de l'Université de Liège de présenter des mémoires d'excellente qualité, récompensés par le Prix Sporck.

Résolution spatiale optimale pour modéliser l’inlandsis du Groenland

Alison DELHASSE, Master en sciences géographiques, orientation climatologie, lauréate du Prix Sporck 2017

Un modèle de dynamique glaciaire (f.ETISh, ULB) a été forcé par des résultats de bilan de masse en surface (BMS) et de température en surface issus de simulations d’un modèle climatique régional (MAR, ULiège) à différentes résolutions sur l’inlandsis du Groenland. Le but était d’isoler une résolution spatiale des résultats MAR qui allie justesse des résultats de dynamique et de BMS, ainsi qu’un temps de calcul réduit. La dynamique glaciaire simulée par f.ETISh est fortement influencée par l’accumulation de masse, elle-même principalement dirigée par les précipitations neigeuses. Ces précipitations sont intégrées à la dynamique f.ETISh via le BMS MAR et sont dépendantes de la résolution spatiale utilisée par MAR. Elles sont moins cohérentes à basse résolution à cause d’une mauvaise représentation du relief. Une correction a posteriori des précipitations MAR à basse résolution a été implémentée en fonction de la distance de la côte. La résolution spatiale idéale des résultats MAR pour forcer f.ETISh (utilisé à 5 km de résolution) sur la période actuelle est de 30 km. La correction a posteriori de la répartition des précipitations MAR à basse résolution en fonction de la distance de la côte n’est pas suffisante et montre que d’autres facteurs doivent être considérés.

Quels territoires pour une gestion optimale des ressources en eau ? Etude de cas du Mezzogiorno

Symi NYNS, Master en sciences géographiques, orientation générale, lauréate du Prix Sporck 2017

L’eau est de plus en plus présentée comme une ressource rare qui nécessite une gestion coûteuse. Il en découle la problématique du choix d’un découpage territorial approprié pour une gestion optimale de la ressource. Le cadre institutionnel italien et ses trois réformes relatives à la gestion de l’eau impliquant pour deux d’entre-elles le processus de territorialisation, sont propices à l’étude des territoires de gestion de la ressource en eau. L’aire d’étude sera restreinte aux dix-neuf entités de gestion du Mezzogiorno, à savoir les zones territoriales optimales. Dans cette perspective, sera retenue l’hypothèse de recherche selon laquelle la territorialisation des dispositifs de gestion de l’eau est garante d’une plus grande efficacité de ce secteur. La méthode d’analyse par enveloppement des données permettra d’évaluer la performance des entités de gestion selon une approche économique et une approche quantitative des volumes d’eau distribués. Préalablement, une analyse des données mettra en évidence l’hétérogénéité du territoire et les données à prendre en considération lors de l’évaluation de l’efficacité. Cette analyse sera appuyée par des outils tels que la cartographie et les analyses statistiques des données. Deux découpages ressortiront en termes de performance: les provinces pour l’approche économique et les régions pour l’approche quantitative des volumes d’eau distribués. Sur cette base, il sera conclu que le choix de découpage du territoire est déterminant pour que la territorialisation des dispositifs de gestion de l’eau soit garante d’une plus grande performance de ce secteur. Ce choix influence de façon variable l’efficacité selon les aspects de la gestion traités.

CraterNet : un réseau neuronal entièrement convolutif pour la détection de cratères lunaires sur base de produits issus de la télédétection

Quentin GLAUDE, Master en sciences géographiques, orientation géomatique et géométrologie, lauréat du Prix Sport 2017 et du Prix Géomatique et Géométrologie sponsorisé par GEOTOP

Les cratères constituent des éléments importants à la surface des planètes. Ils donnent des informations utiles aux chercheurs à propos de leur géologie et de l'histoire des processus géomorphologique. De plus, ils sont cruciaux dans le cas de missions d'exploration spatiale. Enfin, les cratères sont des points de repère pour la navigation. Toutes ces applications scientifiques requièrent des algorithmes de détections de cratères (CDAs). Beaucoup de scientifiques ont tenté de développer des algorithmes supervisés ou non dans le but de remplir la tâche automatiquement. Néanmoins, bien que de nombreux efforts aient été réalisés, nous n'avons toujours pas de solution unanimement admise. Avec les avancées récentes en "deep learning" (apprentissage en profondeur), nous voulions tenter un nouvel essai en considérant le cas de la Lune. Ces nouvelles avancées ont montré leur efficacité dans de nombreux problèmes classiques de classification d'images. L'hypothèse développée dans ce travail repose sur l'idée que les bénéfices apportés par les techniques de type "deep learning" peuvent être appliquées pour la détection de cratère. Ainsi, nous avons proposé une classification sémantique en utilisant ces nouvelles avancées pour produire un CDA rapide et efficace. Le modèle employé est un réseau profond constitué de couches de convolutions et de déconvolutions auto-entrainées classifiant une image panchromatique en un masque binaire témoignant la présence de cratères.Malheureusement, aucun set de cratères lunaires n'était disponible pour entraîner notre modèle. Dans ce contexte, nous avons créé un projet Cytomine avec des produits provenant de la sonde "Lunar Reconnaisance Orbiter" pour annoter des cratères sur nos images. Ainsi, nous avons contribué d'une certaine manière à la recherche en détection de cratères en réalisant un ensemble de données disponibles à la communauté scientifique. Cette banque de données contient plus de 11 000 annotations de cratères (et de zones sans cratères) sélectionnées manuellement.


Conférence gratuite, entrée libre.

Toutes les conférences de la Société Géographique de Liège se déroulent dans l'Amphithéâtre Sporck, à l'Institut de Géographie (bât. B11, suivre parking P12), Quartier Village 4, Clos Mercator 3, 4000 Liège (Sart-Tilman). Pour voir le plan, suivez le lien suivant : https://goo.gl/maps/BBim4MgeXDz

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