Publication

Influence de la texture périurbaine sur la durabilité d’un quartier

Sophie Lufkin
2022
Chapitre de livre
Résumé

Le présent chapitre a pour objectif d’évaluer la durabilité des neuf visions développées dans le cadre de l’atelier de projet du Prof. Emmanuel Rey pour la création d’une nouvelle polarité périurbaine à proximité immédiate du terminus de la ligne Lausanne-Échallens-Bercher. D’une surface d’environ 4 hectares, ce secteur stratégique en termes d’accessibilité par transports publics en fait un candidat idéal pour accueillir des espaces destinés aux logements et aux activités. L’hypothèse est ici celle d’un nouveau quartier accueillant à terme environ 600 à 700 habitants et emplois. La complexité inhérente à ce type d’opérations, induite par la dimension holistique de la transition vers la durabilité et la nécessité de nouvelles collaborations interdisciplinaires, rend essentiel le recours à des outils d’évaluation à la fois transparents, robustes et accessibles, susceptibles de faciliter l’aide à la décision et d’appuyer la communication entre les acteurs dès les premières phases de conception. C’est dans cet esprit qu’a été développé l’outil NEBIUS (Neighborhood-scale Evaluation to Benchmark the Integra-tion of Urban Sustainability), qui est utilisé ici.

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Concepts associés (12)
Scale-invariant feature transform
[[Fichier:Matching of two images using the SIFT method.jpg|thumb|right|alt=Exemple de mise en correspondance de deux images par la méthode SIFT : des lignes vertes relient entre eux les descripteurs communs à un tableau et une photo de ce même tableau, de moindre qualité, ayant subi des transformations. |Exemple de résultat de la comparaison de deux images par la méthode SIFT (Fantasia ou Jeu de la poudre, devant la porte d’entrée de la ville de Méquinez, par Eugène Delacroix, 1832).
Harris affine region detector
In the fields of computer vision and , the Harris affine region detector belongs to the category of feature detection. Feature detection is a preprocessing step of several algorithms that rely on identifying characteristic points or interest points so to make correspondences between images, recognize textures, categorize objects or build panoramas. The Harris affine detector can identify similar regions between images that are related through affine transformations and have different illuminations.
Speeded Up Robust Features
Speeded Up Robust Features (SURF), que l'on peut traduire par caractéristiques robustes accélérées, est un algorithme de détection de caractéristique et un descripteur, présenté par des chercheurs de l'ETH Zurich et de la Katholieke Universiteit Leuven pour la première fois en 2006 puis dans une version révisée en 2008. Il est utilisé dans le domaine de vision par ordinateur, pour des tâches de détection d'objet ou de reconstruction 3D.
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