Etude théorique de radars géologiques - Epublications - Université ...
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Samuel BESSE : Étu<strong>de</strong> Théorique <strong>de</strong> Radars Géologiques Analyses <strong>de</strong> sols, d'antennes et interprétation <strong>de</strong>s signaux 37<br />
● La secon<strong>de</strong> étape est appelée "Diamond" : à partir <strong>de</strong> chaque losange matérialisé par les<br />
points ajoutés à l'étape "Square" (c'est en fait un carré incliné), on définit un point en son<br />
centre dont la hauteur est la moyenne <strong>de</strong>s sommets plus une variable aléatoire prise<br />
uniformément dans l'intervalle Ii. Si l'on ne dispose que <strong>de</strong> trois points, on effectue la<br />
moyenne sur trois sommets afin d'éviter <strong>de</strong>s effets <strong>de</strong> bord indésirables.<br />
L'application <strong>de</strong> ces <strong>de</strong>ux étapes permet d'obtenir à partir d'un carré, quatre carrés sur<br />
lesquels on peut répéter l'algorithme.<br />
Phase d'initialisation 1 ère itération : étape 1 1 ère itération : étape 2<br />
Figure 25 : Représentation <strong>de</strong> l'algorithme <strong>de</strong> la métho<strong>de</strong> dite DiamondSquare. Les points en noir sont les<br />
nouveaux points mis en jeux à chaque étape <strong>de</strong> calcul. Dans cet exemple, après avoir choisit quatre carrés<br />
initiaux, l'application d'une itération génère seize carrés sur lesquels on peut répéter l'algorithme.<br />
Afin <strong>de</strong> relier les gran<strong>de</strong>urs liées à l'algorithme et les gran<strong>de</strong>urs usuelles <strong>de</strong> la rugosité, une<br />
étu<strong>de</strong> statistique a été effectuée sur un grand nombre <strong>de</strong> surfaces (une centaine).<br />
Nous avons élaboré une expression analytique empirique <strong>de</strong> la loi <strong>de</strong> répartition <strong>de</strong>s hauteurs<br />
<strong>de</strong>s points composants la surface. Cette répartition peut être approchée par une gaussienne (figure<br />
26). La répartition est indépendante <strong>de</strong> (Nx, Ny) et converge pour Nit≥4. Dans le cas où la surface est<br />
normalisée, c'estàdire lorsque z0=1, l'expression empirique 17 permet <strong>de</strong> faire le lien entre le<br />
paramètre h <strong>de</strong> l'algorithme et la moyenne quadratique <strong>de</strong>s hauteurs <strong>de</strong> la surface.<br />
h rms h =0,37 0,12⋅h−0,48⋅h 2 0,85⋅h 3<br />
Pour effectuer <strong>de</strong>s modélisations, il s'avère important <strong>de</strong> connaître la hauteur maximale <strong>de</strong> la<br />
surface, par exemple pour s'assurer d'avoir choisi un volume <strong>de</strong> calcul suffisamment grand. Cette<br />
hauteur maximale dépend <strong>de</strong> h et du nombre d'itérations Nit, elle s'obtient lorsque toutes les<br />
variables aléatoires sont prises égales à la borne supérieure <strong>de</strong> l'intervalle Ii. Il est cependant<br />
impossible d'établir une formule générale donnant la hauteur maximale en fonction <strong>de</strong> h et Nit. En<br />
effet, pour chaque position dans la matrice il est possible d'établir par récurrence une loi donnant la<br />
hauteur maximale <strong>théorique</strong>, mais la position du maximum dépend elle aussi <strong>de</strong> h (cf. figure 31). Il<br />
y a presque autant <strong>de</strong> lois que <strong>de</strong> points. L'abaque présenté figure 28 permet <strong>de</strong> déterminer la<br />
hauteur maximale <strong>théorique</strong> en multipliant la valeur lue par z0.<br />
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