About: Télédétection et épidémiologie en zone urbaine, de l'extraction de bâtiments à partir d'images satellite à très haute résolution à l'estimation de taux d'incidence   Goto Sponge  NotDistinct  Permalink

An Entity of Type : rdac:C10001, within Data Space : data.idref.fr associated with source document(s)

AttributesValues
type
Thesis advisor
Praeses
Author
alternative label
  • Remote sensing and epidemiology in urban zone, from extraction of buildings from very high resolution satellite images to the estimation of incidence rates
dc:subject
  • Bâtiments
  • Thèses et écrits académiques
  • Épidémiologie
  • Télédétection
  • Aménagement du territoire -- Aspect environnemental
  • Étiologie
  • Interdisciplinarité
  • Indicateurs de santé
  • Classification d’images
  • Constructions -- Images de télédétection
  • Distribution de population
  • Population -- Télédétection
  • Taux d’incidence
  • Très haute résolution spatiale
  • Urbanisme -- Aspect médical
preferred label
  • Télédétection et épidémiologie en zone urbaine, de l'extraction de bâtiments à partir d'images satellite à très haute résolution à l'estimation de taux d'incidence
Language
Subject
dc:title
  • Télédétection et épidémiologie en zone urbaine, de l'extraction de bâtiments à partir d'images satellite à très haute résolution à l'estimation de taux d'incidence
Degree granting institution
note
  • In epidemiology, a precise knowledge of populations at risk is a prerequisite for calculating state ofhealth indicators of a community (incidence rates). The population data, however, may beunavailable, unreliable, or insufficiently detailed for epidemiological use.The main objective of this research is to estimate incidence rates, in cases of absence of demographicdata, at an infra-communal scale. The secondary objectives are to estimate the human populationthrough satellite data at very high spatial resolution (VHSR), to assess the contribution of this data(VHSR) compared with high spatial resolution data (Landsat) in a same urban framework (Besançon),and to develop a simple and robust methodology to ensure its exportability to other areas.We proposed a three-step approach based on the correlation between population density and urbanmorphology. The first step is to extract buildings from VHSR imagery data. These buildings are thenused in the second step to model the population data. Finally, this population data is used as thedenominator to calculate incidence rates (cancers). Reference data are used at each step to assessthe performance of our methodology.The results obtained highlight the potential of remote sensing to measure the state of health of acommunity (in the form of crude incidence rates) at a fine geographical scale. These estimatedincidence rates can be utilized as elements of decision to adapt better customized healthcare withrespect to the health needs of a given community, even in the absence of demographic data
  • En épidémiologie, une connaissance précise des populations à risque constitue un pré requis aucalcul d'indicateurs de l’état de santé d’une communauté (taux d'incidence). Néanmoins, les effectifsde population peuvent être indisponibles, ou peu fiables, ou insuffisamment détaillés pour un usageépidémiologique.L'objectif principal de ce travail est d'obtenir des taux d'incidence en l'absence de donnéesdémographiques, à une échelle spatiale infra-communale. Les objectifs secondaires sont d'estimerles populations humaines par l'intermédiaire de données satellitaires à très haute résolution spatiale(THRS), d'évaluer l'apport de ces données THRS par rapport aux données à haute résolution spatiale(Landsat) dans un même cadre urbain (Besançon), et de mettre au point une méthodologie simple etrobuste, pour garantir son exportabilité à d'autres zones.Nous proposons une approche en trois étapes, fondée sur la corrélation existant entre la densité depopulation et la morphologie urbaine. La première étape consiste à extraire des bâtiments à partirdes données télédétection THRS. Ces bâtiments sont utilisés dans la deuxième étape pour modéliserla population. A leur tour, ces populations servent de dénominateur, lors de la dernière étape, pourcalculer des taux d’incidence (cancers). Des données de référence sont utilisées à chaque étape pourévaluer les performances de notre méthodologie.Les résultats obtenus soulignent le potentiel de la télédétection pour mesurer l'état de santé d'unecommunauté (sous la forme de taux bruts d’incidence) à une échelle géographique fine. Ces tauxd'incidence estimés peuvent alors constituer des éléments de décision pour mieux adapter l'offre desoins aux besoin de santé, même en l'absence de données démographiques
dc:type
  • Text
http://iflastandar...bd/elements/P1001
rdaw:P10219
  • 2012
has content type
is primary topic of
is rdam:P30135 of
Faceted Search & Find service v1.13.91 as of Aug 16 2018


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:       RDF       ODATA       Microdata      About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data]
OpenLink Virtuoso version 07.20.3229 as of May 14 2019, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (70 GB total memory)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software