LA TÉLÉSURVEILLANCE DE PHÉNOMÈNES OU D’OBJETS DANS DES ENVIRONNEMENTS DIVER
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Date
2016
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Abstract
La télésurveillance et l’identification rapide des zones aquatiques contaminées par
l’apparition des événements nuisibles causée par le phénomène de la présence des algues
toxique est une nécessité aujourd’hui due à l’important enjeu sanitaire et environnemental lié
aux milieux aquatiques. La conception d’un système de reconnaissance ou de prédiction doit
être faite à la place des méthodes anciennes qui coutent beaucoup de temps et d’argent.
Les systèmes de surveillance mis en place déjà ou en cours de développement sont
multiples, mais ils trouvent tous des difficultés de classification ou de prédiction. Plus que ça
la pertinence des résultats à des milieux précis ou à des bases de données déterminées, rend
les modèles non généralistes. L’objet de notre travail est d’exploité deux possibilités : la première et la prédiction
des blooms d'algale intense par analyse des données issues de milieux de vie naturelle
d’algue. La deuxième vise à reconnaitre de façon automatique l’algue par analyse des
échantillons d’eau en utilisant des appareils comme le cytomètre en flux qui fournissent des
données sur la structure interne et la morphologie de chaque cellule. Les méthodes de
traitement proposé dans ce travail sont des machines à apprentissage : les réseaux de
neurones, les arbres de décision et les modèles de mélange gaussiens. Ils sont testés dans les
deux approches et les résultats sont prometteurs.