Détection de fuites d’eau par drone à l’aide de l’imagerie thermique et de l’analyse du réseau de drainage

Lallement, Basile (2025). Détection de fuites d’eau par drone à l’aide de l’imagerie thermique et de l’analyse du réseau de drainage. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

Prévisualisation

PDF Télécharger (10MB) | Prévisualisation

Résumé

Limiter les risques de contamination des milieux naturels et ses conséquences pour la santé publique constituent deux priorités dans la gestion des risques environnementaux dans le secteur minier. Les bassins à résidus, souvent à ciel ouvert, concentrent une grande quantité de métaux toxiques représentant une source potentielle de contamination. Du fait de leur haute mobilité à la suite d’événements tels que des précipitations, des infiltrations d’eau ou encore des cycles de gel et dégel, ces sites font l’objet d’une surveillance particulière. Cette surveillance consiste notamment en la détection d’éventuelles fuites ou zones humides qui entraineraient la dispersion de métaux traces et provoqueraient la dégradation des écosystèmes environnants. Dans ce contexte, les progrès technologiques en matière de drones et de capteurs d’imagerie offrent de nouvelles opportunités.

L’étude présentée s’est déroulée sur le site minier Quémont 2, de la Fonderie Horne, située à Rouyn Noranda, au Québec. Certains ouvrages de retenu du site vieillissant, des pertes d’eau peuvent apparaître à leur base. Localiser les fuites est souvent très difficile à réaliser sans moyen technologique compte tenu de la surface du site, et la présence de végétation, de zones d’ombre et de roches de tailles diverses. Pour y remédier, la méthode présentée ici propose d’exploiter simultanément des images thermiques et visibles capturées à partir de drone. L’imagerie infrarouge (IR) permet de repérer des contrastes de température, indicateurs probables de la présence d’eau, tandis que les images haute définition du visible servent à générer des images matricielles secondaires (vNDVI, ombrages, pentes) utilisés pour filtrer les faux positifs inclus dans les images thermiques. Le vNDVI (visible NDVI), par exemple, permet d’isoler des surfaces végétalisées susceptibles de présenter une signature thermique proche de celle de l’eau. Les pentes et ombrage aident quant à eux à identifier les artefacts dus à la topographie ou à l’ombre. Un seuillage des données par l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique est également mis à profit, améliorant la précision des traitements et l’autonomie de l’approche, tout en réduisant le temps d’analyse. Finalement, ce prétraitement par imagerie permet le traçage d’un réseau de drainage afin de distinguer les possibles ruissellements d’eau souterraines de ceux de surface. Les résultats obtenus montrent que cette approche intégrée isole efficacement les résurgences et met en évidence les suintements observés rendant possible l’identification les sources potentielles d’exfiltrations, facilitant la planification des opérations humaines et la prise de décision. La méthode proposée est adaptable à diverses questions de surveillance environnementale. Ses limites actuelles sont liées principalement à la performance du capteur thermique et aux conditions météorologiques à la prise d’image.

Titre traduit

Drone-based water leak detection using thermal imaging and drainage network analysis

Résumé traduit

Environmental risk management in the mining sector is a major issue to limit the risks of contamination of natural environments and the consequences on human health. Tailings ponds, often open-air, concentrate a large quantity of toxic metals representing a potential source of contamination. Due to their high mobility following events such as precipitation, water infiltration, or freeze-thaw cycles, increased monitoring of these mining sites is therefore essential. This monitoring involves the detection and prevention of possible leaks or wetlands that would cause the dispersion of trace metals and lead to the degradation of surrounding ecosystems. In this context, technological advances in drones and imaging sensors offer new opportunities.

The study presented was conducted at the Quémont 2 mining site of the Horne smelter, located in Rouyn-Noranda, Quebec. Some of the site's aging retention structures may experience water losses at their base. Locating leaks is often very difficult without technological means due to the site's large surface area and the presence of vegetation, shaded areas, and rocks of various sizes. To address this, the method presented proposes to simultaneously exploit thermal and visible images captured by a drone. Infrared (IR) imaging makes it possible to detect temperature contrasts, probable indicators of the presence of water, while high-definition visible images are used to generate secondary rasters (vNDVI, shading, slopes) that help filter false positives included in thermal images. For example, vNDVI (visible NDVI) allows the isolation of vegetated surfaces that may have a thermal signature similar to that of water. Slopes and shading help identify artifacts caused by topography or shadows. Data thresholding using machine learning algorithms is also employed, improving processing accuracy and the autonomy of the approach while reducing analysis time. Finally, this imaging preprocessing enables the tracing of a drainage network to distinguish possible groundwater runoff from surface runoff. The results obtained show that this integrated approach effectively isolates resurgences and highlights observed seepages, making it possible to identify potential sources of exfiltrations, thereby facilitating the planning of human operations and decision-making. The proposed method is adaptable to various environmental monitoring applications. Its current limitations are mainly related to the performance of the thermal sensor and the meteorological conditions at the time of image acquisition.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire par article présenté à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention de la maîtrise avec mémoire en génie de l’environnement". Comprend des références bibliographiques (pages 49-55).
Mots-clés libres:	détection d’exfiltrations, hydrologie, surveillance environnementale, vNDVI, IR
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Baraër, Michel
Codirecteur:	Codirecteur Rosa, Eric
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie de l'environnement
Date de dépôt:	02 juin 2025 17:19
Dernière modification:	02 juin 2025 17:19
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3622

Gestion Actions (Identification requise)

Dernière vérification avant le dépôt