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dc.contributor.advisorBénié, Goze Bertin
dc.contributor.authorBlanco, Miguel Alfonsofr
dc.date.accessioned2016-02-10T21:38:05Z
dc.date.available2016-02-10T21:38:05Z
dc.date.created2016fr
dc.date.issued2016-02-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/8362
dc.description.abstractRésumé : Au Canada, annuellement il y a près de 10 000 personnes disparues. Pour les retrouver chaque fois une alerte est donnée. La police et les groupes de recherche terrestre spécialisés travaillent pour la retrouver, mais, par où commencer? Dans quelles directions orienter les recherches? Combien du temps pour balayer les différents secteurs? C’est souvent une question d’heures ou même des minutes pour la retrouver vivante. La théorie de recherche a trois concepts essentiels; la probabilité d’aire, la probabilité de détection et la probabilité de succès. Notre travail a cherché à préciser la probabilité d’aire. L’objectif de ce travail de recherche a consisté à développer un algorithme pour élaborer des cartes d’isochrones automatiques de la vitesse de marche probable des disparus. Il tient compte des restrictions dues aux variables environnementales (relief, occupation du sol, météorologie) et anthropiques (âge, sexe, taille, poids et activité physique). Le travail est développé au tour d’un système d’information géographique. Sur ceci nous distinguons deux groupes des données. Le premier correspond aux données attributaires que servent à générer la zone tampon et les facteurs de vitesse de l’individu. Ces données sont attachées à la couche du point initial. Dans le deuxième groupe, nous trouvons les données à référence spatiale intérieures à la zone tampon. Les facteurs de vitesse de l’individu et la carte de pentes génèrent la carte de vitesses par superficie. Les données de couverture de sol, quant à elles, produisent la carte de coût de traversée de la superficie. Finalement, la multiplication des deux dernières cartes produit la carte de coût de voyage, laquelle est le résultat essentiel pour concevoir la carte des courbes isochrones. Un algorithme a été construit et développé en langage de programmation Python. Il a été exécuté avec des données saisies dans l’environnement d’ArcGis 10.2. Nous avons observé une tendance des disparus à rester dans un rayon d’une heure de marche à partir du point initial (Pl). De plus, des variables comme les routes, sentiers et lignes de transport d’énergie influencent la marche. Finalement nous avons trouvé que l’outil aide au confinement de la probabilité d’aire. L’outil se démarque par sa simplicité d’usage. À l’intégration des facteurs de marche qui sont reliés à l’individu. Ainsi qu’à l’inclusion des facteurs météorologiques. Il peut s’exécuter partout au Canada.fr
dc.description.abstractAbstract : In Canada, annually there are about 10 000 missing persons. To find them whenever a warning is given. Police and specialized ground search groups work to find her, but where to start? In what directions guide research? How much time to scan the different sectors? It is often a matter of hours or even minutes to find her alive. The search theory has three basic concepts; the probability of area, the probability of detection and probability of success. Our work has sought to precise the probability of area in land search. The aim of this research was to develop an algorithm to make automatic isochrone maps that show the probability walking time of the missing person. It takes account of restrictions due to environmental variables (topography, land use, meteorology) and anthropogenic (age, sex, height, weight and physical activity). The work was developed around a geographic information system. On top of this, we distinguish two groups of data. The first is the attribute data that are used to generate the buffer zone and the individual speed factors. These data are attached to the initial planning point layer. In the second group, we find the internal spatial data in the buffer zone. The individual factors of speed and slope map produced the speed map. Ground cover data generated the cost map of crossing the area. Finally, the multiplication of the last two maps produced the travel cost map, which is the last step to design the isochrone map. An algorithm has been built and developed in the Python programming language. It was performed with the data entered into the ArcGIS 10.2 environment. We observed a trend of lost persons to stay around an hour's walk from the initial planning point (IPP). In addition, variables such as roads, paths and power transmission lines affect the walking speed. We found that the tool aid to precise the containment of probability of area. The tool is distinguished by its ease of use. With the integration of walking factors that are connected to the lost persons. We include meteorological factors. It can run across Canada.fr
dc.language.isofrefr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Miguel Alfonso Blancofr
dc.subjectIsochronesfr
dc.subjectSystème d'information géographiquefr
dc.subjectRecherche terrestrefr
dc.subjectAlgorithmefr
dc.subjectAutomatisationfr
dc.subjectProbabilité d'airefr
dc.subjectVitesse de marche humainefr
dc.subjectIsochronefr
dc.subjectGeographic information systemfr
dc.subjectLand search and rescuefr
dc.subjectAlgorithmfr
dc.subjectAutomationfr
dc.subjectProbability of areafr
dc.subjectHuman walking speedfr
dc.titleModèle d'isochrones automatisé du mouvement potentiel des personnes portées disparuesfr
dc.typeMémoirefr
tme.degree.disciplineGéomatique appliquéefr
tme.degree.grantorFaculté des lettres et sciences humainesfr
tme.degree.levelMaîtrisefr
tme.degree.nameM. Sc.fr


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