Literatura académica sobre el tema "Suivi des émissions à haute résolution"

La quantification fine et à large échelle des dynamiques du couvert forestier est indispensable dans la gestion des ressources naturelles. Elle fournit les connaissances pour lutter contre la perte de la biodiversité et réduire les émissions de gaz à effet de serre. À Madagascar, plusieurs études récentes ont montré l’importance de la déforestation, principalement liée à l’agriculture par abattis-brûlis. Cependant, la définition nationale des forêts n’a jamais été prise en compte dans leur processus de traitement des données. Par ailleurs, il n’existe pas ou peu d’informations sur l’étendue et l’importance des processus de dégradation et de régénération forestières. Ainsi, l’objectif de la présente thèse consiste à quantifier la déforestation, la dégradation et la régénération forestières dans l’écorégion des forêts humides de l’Est de Madagascar entre 2000 et 2015. Une approche basée sur la détection de changements d’images multidates a été appliquée pour estimer et analyser le niveau de déforestation. L’estimation de la dégradation et de la régénération a principalement été effectuée en faisant simultanément l’analyse de l’évolution du couvert et du stock de carbone forestier. La déforestation a été estimée à 90 171 ha/an entre 2000 et 2005, à 27 103 ha/an entre 2005 et 2010, à 33 978 ha/an entre 2010 et 2013 et à 80 626 ha/an entre 2013 et 2015. La dégradation forestière a été estimée à 20 327 ha/an et la régénération à 7 997 ha/an entre 2000 et 2015. La validation de ces résultats a été réalisée par inspection visuelle des points sur des images de haute résolution spatiale. La précision globale de la carte de déforestation a été évaluée à 90 % tandis que, pour la dégradation et la régénération, elle a été estimée à 88,5 %. La présente thèse propose ainsi des éléments méthodologiques innovants associant l’analyse des données de télédétection spatiale et des données de terrain pour le suivi de la déforestation, la dégradation et la régénération forestières à Madagascar. Elle contribue également à fournir les informations statistiques nécessaires à la mise en place du système national de suivi du couvert forestier.

L’évolution côtière est complexe, notamment par la migration de la ligne de rivage et l’apparition successive de zones d’érosion ou d’accumulation. Les suivis quantitatifs des systèmes côtiers sont largement utilisés afin de comprendre leurs évolutions temporelle et spatiale. Plusieurs méthodes d’acquisition topographiques ont été utilisées (GNSS RTK, LiDAR aéroporté et LiDAR terrestre statique ou mobile) où chaque méthode présente des avantages et des inconvénients lors de suivis d’environnements côtiers. L’objectif de cet article est de quantifier la précision d’un système LiDAR mobile (SLM) terrestre et d’évaluer s’il peut répondre aux principaux défis des levés topographiques en milieu côtier qui consistent à réaliser des levés à une haute résolution temporelle, à moindre coût, tout en assurant une bonne précision altimétrique et une bonne résolution spatiale. Les résultats montrent que la résolution spatiale est centimétrique et que la précision altimétrique est de 0,039 m (RMS calculé sur 124 points de contrôle). La haute précision altimétrique et la haute résolution spatiale permettent de maximiser la précision des calculs de volume sédimentaire et ainsi diminuer les coûts associés à l’erreur de calcul, notamment lors de projets de recharge sédimentaire de plage. Cela permet aussi d’assurer le positionnement exact de limites marégraphiques et géomorphologiques. En comparaison à des profils topographiques obtenus par méthodes clas siques, la forte densité des nuages de points observés avec un SLM permet de cartographier des formes morphologiques de faible amplitude diminuant ainsi l’erreur due à l’interpolation.

Il existe aujourd’hui deux modalités de dépistage et de suivi des lésions de dysplasies et de cancer de l’anus. L’une est très consommatrice d’énergie et de temps (anuscopie haute résolution répétée), et l’autre est celle d’une approche minimaliste (anuscopie). La première expose à une mauvaise observance et de nombreux perdus de vue, la seconde à un diagnostic et une prise en charge trop tardifs (cancer invasif) quand la surveillance et le traitement de la dysplasie de haut grade peuvent apparaître des objectifs ambitieux mais cohérents.

Cet article présente un ensemble de résultats obtenus par télédétection radar satellitaire sur le site test Chamonix-Mont Blanc. L'objectif est d'illustrer le potentiel et les limitations de l'imagerie SAR (Synthetic Aperture Radar) pour l'observation des glaciers de montagne en zone tempérée. Après avoir rappelé certaines spécificités de ces glaciers qui conditionnent l'exploitation des données SAR, trois types de mesures sont étudiés : i/ le calcul de champs de déformation par interférométrie différentielle (D-InSAR) avec des données ERS Tandem dont les couples à un jour permettaient de mettre en œuvre cette technique en dehors de la période estivale ; ii/ le calcul de champs de déformation bidimensionnels par corrélation d'amplitude avec des données haute résolution TerraSAR-X (TSX) et la reconstruction du déplacement tridimensionnel à partir de couples acquis sur des orbites ascendantes et descendantes ; iii/ le calcul de la topographie à partir de couples TanDEM-X (TDX) en évaluant les incertitudes liées à la pénétration radar dans la neige et la glace. Enfin, nous illustrons les premiers résultats obtenus avec les données des satellites Sentinel-1 A/B, de plus faible résolution spatiale mais dont la répétitivité à 6 jours et la gratuité ouvrent de nouvelles perspectives. Ces travaux montrent à la fois le fort potentiel de l'imagerie SAR pour observer la dynamique et les variations de volume des glaciers tout en soulignant les facteurs favorables ou limitant pour une exploitation régulière des données issues des satellites radar lancés depuis les années 90.

Le suivi de l’utilisation des terres par télédétection a récemment connu un essor important. Cela s’explique par une accessibilité accrue et souvent gratuite des images à (très) haute résolution ainsi que par le développement d’applications web destinées au suivi de l’utilisation des terres. L’accès à ces applications reste cependant soumis à l’existence d’une connexion Internet fiable faisant encore défaut dans certaines régions du globe. Dans ce contexte, la présente étude décrit une méthode permettant de produire des statistiques sur l’évolution de l’occupation du sol en réalisant une photo-interprétation par point sur des images en couleurs vraies à très haute résolution produites par mini-drone. La méthode utilise une application (PINT pour Photo-INTerprétation) intégrée dans le logiciel open source QGIS. Les surfaces de différentes occupations du sol sont dérivées des estimations des proportions de points affectées à chaque classe à partir d’une grille systématique. Pour illustrer l’intérêt de l’outil, l’étude considère les statistiques d’occupation du sol au sein de deux terroirs villageois du Complexe d’aires protégées de la Garamba, en République démocratique du Congo. Les résultats obtenus sont comparés avec ceux d’une cartographie de référence basée sur une photo-interprétation exhaustive après segmentation des images. Les écarts entre surfaces estimées par échantillonnage et surfaces de référence varient entre 0,2 % et 6,1 % pour les principales occupations du sol (forêts et savanes, défriches, jachères, implantations humaines et cultures). Des différences plus importantes (17,4 % et 13,4 %) sont enregistrées pour la classe « arbres isolés ». Le temps global de mise en œuvre de la méthode est de l’ordre de 60 ha par heure d’opérateur. L’utilisation du plugin PINT avec des images « drone » constitue une solution pertinente pour estimer des statistiques d’occupation du sol dans des régions web-isolées et pour des sites d’étendues de quelques (dizaines de) km².

A l'interface entre terre et mer, les zones humides littorales sont des environnements dont le fonctionnement écosystémique est contraint par les forçages climatiques et anthropiques. Par le biais des directives européennes et des plans de gestion, ces milieux sont suivis et cartographiés à échéance régulière dans le but d'asseoir leur état écologique. Différentes stratégies de cartographie basées sur l'exploitation d'images satellite sont adoptées selon les objectifs à atteindre : (1) cartographie exhaustive des faciès/habitats intertidaux (type Natura 2000), (2) cartographie de l'herbier à Zostera noltii (Directive Cadre sur l'Eau), (3) cartographie des habitats des prés-salés, (4) suivi de l'évolution naturelle des paysages et de la végétation en lien avec des événements accidentels ou volontaires (actions de dépoldérisation). Cet article dresse un panorama des stratégies de cartographie exploitant des données optiques et radar à Haute (SPOT-5) et Très Haute Résolution Spatiale (Pléiades, TerraSAR-X) mises au point pour répondre aux besoins d'observation et d'expertise pour la gestion intégrée des milieux littoraux lagunaires.

L'étude de la biodiversité des écosystèmes et de leur dynamique est un enjeu majeur de notre siècle de transition climatique.Pour cela, il est nécessaire de réaliser un suivi précis de l'évolution des populations, basé sur une cartographierégulière et à haute résolution pour recueillir des informations à l'échelle des individus étudiés. Dans cet article, on s'intéresseau potentiel de la télédétection basse altitude utilisant un prototype de micro-drone avec une charge cartographiquedédiée développés au laboratoire. Les retours d'expérience sur un site d'étude classé en zone Natura 2000 montrent unpotentiel très utile pour les gestionnaires de la réserve, tant du point de vue de l'exploitation des données brutes que desnuages de points 3D générés à partir de celles-ci.

La mise à jour de bases de données d'occupation du sol (BD OCS), comme la base OCS à grande échelle (OCS-GE) développée à l'IGN, est un enjeu important dans le contexte environnemental actuel et les politiques publiques associées. En effet, ces bases de données nouvellement créées doivent permettre le suivi d'indicateurs, et donc être en permanence d'actualité. D'autre part, les images satellites très haute résolution (Pléiades) permettent un suivi régulier du territoire. Bien que le sujet de la détection de changements ait déjà beaucoup été abordé dans la littérature, des améliorations doivent encore être apportées pour les rendre plus opérationnelles. Ainsi, nous proposons dans cet article, un certain nombre d'améliorations en terme de polyvalence et de passage à l'échelle d'une méthode de détection de changements existante (Gressin et al., 2013), afin de permettre le traitement de la BD d'OCS-GE de l'IGN à partir d'une image satellite monoscopique Pléiades. Enfin, différents résultats, dont la comparaison avec des méthodes de l'état de l'art et l'application à la BD OCS-GE, sont présentés dans ce papier.

L'objectif de cette thèse est de contribuer au développement de capacités de modélisation atmosphérique inverse pour l'estimation des émissions françaises de NOx et de CO à des échelles pertinentes pour les décideurs, de l'échelle nationale à celle de régions administratives ou de grandes agglomérations, de l'échelle annuelle à l'échelle hebdomadaire, pour aider à la définition de politiques de régulation et d'autre part, pour évaluer l'efficacité de ces politiques.Les politiques de régulation se basent historiquement sur des inventaires d'émissions s'appuyant sur des statistiques associées aux activités socio-économiques. Depuis plusieurs années, une approche complémentaire est développée : celle de l'inversion atmosphérique des émissions, qui exploite en synergie des méthodes statistiques d'inversion, des observations atmosphériques et des modèles de chimie-transport.Mes travaux de thèse ont donc porté sur l'inversion des émissions françaises de NOx et de CO, à la résolution horizontale relativement fine de 10 km². Pour cela, j'ai utilisé les récentes observations de l'instrument satellitaire TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI), qui fournit des colonnes troposphériques de NO2 et des colonnes totales de CO, à une résolution spatiale sans précédent. J'ai aussi utilisé le mode variationnel du Community Inversion Framework (CIF), qui pilote le modèle de chimie-transport régional CHIMERE, incluant un module de chimie prenant en compte la chimie complexe des NOx en phase gazeuse, et son adjoint.Une attention particulière a été portée sur la quantification des réductions des émissions françaises de NOx dues à la pandémie de COVID-19 et à ses confinements. De plus, à haute résolution spatiale, les erreurs associées à la modélisation du transport atmosphérique peuvent être importantes. Un moyen de contourner ce problème et d'exploiter l'information donnée par les images sur les structures spatiales telles que celles de NO2 dans les images TROPOMI est de définir un vecteur d'observation pour l'inversion basé sur des informations extraites des images, moins impactées par les erreurs de modélisation du transport que l'ensemble des pixels individuels de l'image, dont la valeur serait essentiellement pilotée par les émissions ciblées par l'inversion, et dont les erreurs de simulation ne seraient pas corrélées d'une observation à l'autre. Le potentiel d'une telle approche de changement de vecteur d'observation pour l'assimilation des images TROPOMI de NO2 sur la France dans un système d'inversion a été analysé.Ces travaux s'inscrivent dans l'effort de développement, à plus long terme, d'un outil opérationnel pour le suivi des émissions françaises de polluants et de gaz à effet de serre à haute résolution
The objective of this thesis is to contribute to the development of inverse atmospheric modelling capabilities for estimating French NOx and CO emissions at scales relevant to decision makers, from the national level to administrative regions or large urban areas, and from annual to weekly scales. The aim is to support the formulation of regulatory policies and to evaluate their effectiveness.Historically, regulatory policies have been based on emission inventories derived from statistics related to socio-economic activities. In recent years, a complementary approach has been developed: atmospheric inversion of emissions, which uses statistical inversion methods, atmospheric observations, and chemistry-transport models in synergy.My PhD thesis therefore focused on the inversion of French NOx and CO emissions at a relatively fine horizontal resolution of 10 km². To achieve this, I used recent observations from the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI), which provides tropospheric columns of NO2 and total columns of CO with unprecedented spatial resolution. I also used the variational mode of the Community Inversion Framework (CIF), which drives the regional chemistry-transport model CHIMERE, including a module that accounts for the complex gas-phase chemistry of NOx and its adjoint.Particular attention has been paid to quantifying the reduction in French NOx emissions due to the COVID-19 pandemic and its lockdowns. Moreover, at high spatial resolution, errors associated with atmospheric transport modelling can be significant. One way to overcome this problem and to exploit the information provided by satellite images on spatial structures, such as that of NO2 in the TROPOMI images, is to define an observation vector for the inversion based on information extracted from images that are less affected by transport modelling errors than individual pixels. This observation vector would predominantly reflect the emissions targeted by the inversion and would not contain correlated simulation errors between observations. The potential of such an approach, involving a change in the observation vector for the assimilation of TROPOMI NO2 images over France in an inversion system, has been analysed.This work is part of a longer-term effort to develop an operational tool for monitoring French pollutant and greenhouse gas emissions at high resolution

Cette thèse traite du suivi automatique de personne à travers la mise en oeuvre d'un système de vision hybride alliant un capteur ayant un grand champ de vue et une résolution faible avec un dispositif Pan-Tilt-Zoom orientable garantissant le détail de l'information. Une première partie est consacrée à la proposition d'une solution originale de calibrage lorsque les centres optiques des deux capteurs sont pratiquement confondus. Dans une seconde partie, nous abordons la mise en relation des informations extraites de chaque capteur et leur enrichissement mutuel nécessaire à la relation du suivi de personne basée sur une approche de filtrage particulaire : l'étape de prédiction du filtre est guidée par la détection issue de la caméra statique et la mesure est donnée par une modélisation d'apparence de la cible extraite de la caméra dynamique. Enfin, les premiers résultats de suivi sont présentés et analysés.

Les acquisitions de télédétection ont des caractéristiques complémentaires en termes de résolution spatiale et temporelle et peuvent mesurer différents aspects de la couverture neigeuse (propriétés physiques de surface, type de neige, etc.). En combinant plusieurs acquisitions, il devrait être possible d'obtenir un suivi précis et continu de la neige. Cependant, cet objectif se heurte à la complexité du traitement des images satellites et à la confusion possible entre les différents matériaux observés. Plus particulièrement, l’accès à l’information fractionnelle, c’est-à-dire à la proportion de neige dans chaque pixel, nécessite de retrouver la proportion de l’ensemble des matériaux qui se trouvent dans celui-ci. Ces proportions sont accessibles via des méthodes d’inversions ou démélange spectral se basant sur la résolution spectrale des images obtenues. Le défi général est alors d’arriver à exploiter correctement les différentes informations de natures différentes qui nous sont apportées par les différentes acquisitions afin de produire des cartes d’enneigement précises. Les objectifs de la thèse sont alors au nombre de trois et peuvent se résumer par trois grandes interrogations qui permettent de traiter les différents points évoqués:- Quelles sont les limitations actuelles de l’état de l'art pour l’observation spatiale optique de la neige ?- Comment exploiter les séries temporelles pour s’adapter à la variabilité spectrale des matériaux ?- Est-il possible de généraliser la fusion de données pour une acquisition multimodale à partir de capteurs optiques ?Une étude complète des différents produits de neige issus du satellite MODIS est ainsi proposée, permettant l’identification des nombreuses limitations dont la principale est le haut taux d’erreurs lors de la reconstitution de la fraction (environ 30%). Parmi ces résultats sont notamment identifiés des problèmes liés aux méthodes de démélange face à la variabilité spectrale des matériaux. Face à ces limitations nous avons exploité les séries temporelles MODIS pour proposer une nouvelle approche d’estimation des endmembers, étape critique du démélange spectral. La faible évolution temporelle du milieu (hors neige) est alors utilisée pour contraindre l’estimation des endmembers non seulement sur l’image d’intérêt, mais également sur les images des jours précédents. L’efficacité de cette approche bien que démontrée ici reste sujette aux limitations de résolution spatiale intrinsèques au capteur. Des expérimentations sur la fusion de donnée, à même de pouvoir améliorer la qualité des images, ont par conséquent été réalisées. Devant les limitations de ces méthodes dans le cas des capteurs multispectraux utilisés, une nouvelle approche de fusion a été proposée. Via la formulation d’un nouveau modèle et sa résolution, la fusion entre des capteurs optiques de tous types peut être réalisée sans considération de recouvrement spectral. Les différentes expérimentations sur l’estimation de cartes de neige montrent un intérêt certain d’une meilleure résolution spatiale pour isoler les zones enneigées. Ce travail montre ainsi les nouvelles possibilités de développement pour l’observation de la neige, mais également les évolutions de l’utilisation combinée des images satellites pour l’observation de la Terre en général
Remote sensing acquisitions have complementary characteristics in terms of spatial and temporal resolution and can measure different aspects of snow cover (e.g., surface physical properties and snow type). By combining several acquisitions, it should be possible to obtain a precise and continuous monitoring of the snow. However, this task has to face the complexity of processing satellite images and the possible confusion between different materials observed. In particular, the estimation of fractional information, i.e., the amount of snow in each pixel, requires to know the proportion of the materials present in a scene. These proportions can be obtained performing spectral unmixing. The challenge is then to effectively exploit the information of different natures that are provided by the multiple acquisitions in order to produce accurate snow maps.Three main objectives are addressed by this thesis and can be summarized by the three following questions:- What are the current limitations of state-of-the-art techniques for the estimation of snow cover extent from optical observations?- How to exploit a time series for coping with the spectral variability of materials?- How can we take advantage of multimodal acquisitions from optical sensors for estimating snow cover maps?A complete study of the various snow products from the MODIS satellite is proposed. It allows the identification of numerous limitations, the main one being the high rate of errors during the estimation of the snow fraction (approximately 30%).The experimental analysis allowed to highlight the sensitivity of the spectral unmixing methods against the spectral variability of materials.Given these limitations, we have exploited the MODIS time series to propose a new endmembers estimation approach, addressing a critical step in spectral unmixing. The low temporal evolution of the medium (except snow) is then used to constrain the estimation of the endmembers not only on the image of interest, but also on images of the previous days. The effectiveness of this approach, although demonstrated here, remains limited by the spatial resolution of the sensor.Data fusion has been considered aiming at taking advantage of multiple acquisitions with different characteristics in term of resolution available on the same scene. Given the limitations of the actual methods in the case of multispectral sensors, a new fusion approach has been proposed. Through the formulation of a new model and its resolution, the fusion between optical sensors of all types can be achieved without consideration of their characteristics. The various experiments on the estimation of snow maps show a clear interest of a better spatial resolution to isolate the snow covered areas. The improvement in spectral resolution will improve future approaches based on spectral unmixing.This work explores the new possibilities of development for the observation of snow, but also for the combined use of the satellite images for the observation of the Earth in general

La résolution actuelle des IRM pondérées en diffusion suggère qu'il y a entre un et deux tiers des voxels de la matière blanche qui contiennent plusieurs faisceaux de fibres qui se croisent. L'IRM par tenseur de diffusion (DTI) classique est intrinsèquement limitée à ces endroits par son hypothèse de base qu'un seul faisceau traverse chaque voxel de l'image. Le but de cette thèse est donc de développer des techniques d'IRM à haute résolution angulaire (HARDI) pour pouvoir retrouver une ou plusieurs fibres et surmonter aux limites DTI. L'imagerie par q-ball (QBI) est une technique récente qui permet d'estimer la distribution d'orientation des fibres (ODF). La technique de QBI ainsi que l'ODF de diffusion des fibres permettent de retrouver plusieurs directions de fibres en chaque voxel de l'image. Ceux-ci joueront donc un rôle important tout au long de ce document. Cette thèse propose plusieurs contributions originales. D'abord, nous développons l'estimation robuste du signal HARDI en utilisant une base modifiée d'harmoniques sphériques et un terme de régularisation. Ensuite, nous proposons la modélisation du coefficient de diffusion apparent (ADC) pour étudier les mesures d'anisotropie HARDI et faire la classification des voxels contenant une distribution isotrope, une distribution d'une seule population de fibres et une distribution de plusieurs faisceaux fibres. Nous proposons de plus, le développement d'une solution analytique pour estimer l'ODF de diffusion en QBI ainsi qu'un nouvel algorithme de segmentation de ces images d'ODF obtenues par le QBI. Nous présentons également le calcul de l'ODF de fibres avec une nouvelle méthode de déconvolution sphérique à partir des données QBI. Enfin, nous développons de nouveaux algorithmes de suivi de fibres (tracking) déterministes et probabilistes à partir de l'ODF du q-ball et l'ODF de fibres. Finalement, tous ces nouveaux algorithmes sont testés et appliqués sur des données HARDI simulées, sur un fantôme biologique et sur des données réelles de plusieurs sujets dans des régions complexes avec plusieurs faisceaux qui se croisent.Nos résultats illustrent clairement la valeur ajoutée de nos méthodes HARDI sur la plupart des méthodes courantes en DTI qui négligent ces faisceaux complexes, ce qui peut amener à une mauvaise analyse et interprétation de l'anatomie et des fonctions cérébrales.

Les travaux présentés dans cette thèse concernent l'utilisation de données de télédétection inédites pour le suivi des glaciers du massif du Mont Blanc : les images radar à synthèse d'ouverture Haute Résolution (HR) du satellite TerraSAR-X et les prises de vue HR d'un appareil photo numérique automatique. Cette thèse s'attache à montrer l'apport de ces sources d'informations hétérogènes pour mesurer le déplacement de surface des glaciers alpins. Dans cette optique, un examen des méthodes de mesure de déplacement spécifiques à chacun des deux types d'images est réalisé. Deux approches sont alors explorées : la mesure de déplacement monosource dans la géométrie propre à chaque capteur et la mesure de déplacement multisource via des combinaisons intra-capteur et inter-capteur. Alors que l'approche monosource fournit uniquement des mesures 2D du déplacement, les mesures multisources permettent pour la première fois d'estimer des champs de déplacement 3D de la surface des glaciers du Mont Blanc. Les mesures ont été réalisées sur plusieurs séries temporelles d'images couvrant la période 2008-2009 pour quatre glaciers du massif du Mont Blanc (Argentière, Mer de Glace/Leschaux, Bossons et Taconnaz). Dans le contexte du changement climatique, ces mesures de déplacement de surface fournissent une donnée intéressante en glaciologie pour contraindre les modèles numériques d'écoulement et d'évolution des glaciers.

Ma thèse s'inscrit dans le contexte de l'instrument GRAVITY qui verra sa première lumière en 2014 VLTI. GRAVITY recombinera jusqu'à quatre télescopes en bande K et fournira des mesures astrométriques à des sensibilité et précision inégalées en interférométrie infrarouge. J'ai développé les algorithmes du suiveur de franges de GRAVITY, qui devra stabiliser les différences de marche à des résidus inférieurs à 350nm rms sur une étoile de référence de magnitude jusqu'à K=10 pour permettre de longues intégrations sur la voie scientifique. Pour cela, j'ai mis en œuvre des estimateurs robustes, un contrôleur prédictif basé sur un filtre Kalman, et une machine d'état automatisant la gestion du suiveur de franges. Par des simulations numériques réalistes des différentes sources de perturbation, j'ai démontré que le contrôleur Kalman est plus efficace que les contrôleurs classiques (intégrateur) pour corriger les perturbations, en particulier les vibrations instrumentales, et qu'il permettra d'atteindre les spécifications du suiveur de franges de GRAVITY. J'ai développé un prototype de laboratoire du suiveur de franges afin de valider expérimentalement ces algorithmes. Les premiers tests confirment leur capacité à stabiliser les franges, et démontrent la supériorité du contrôleur Kalman sur un intégrateur à compenser une vibration instrumentale. Enfin, j'ai mené une étude de la binaire X Vêla X-l préliminaire à l'utilisation de GRAVITY. J'ai réalisé des observations interférométriques infrarouge et mesuré un vent stellaire de tailles différentes dans les bandes H et K, démontrant la présence soit d'un fort gradient de température, soit d'événements temporaires dans le vent
My PhD was initiated in the framework of the GRAVITY instrument, whose first light is expected for 2014 at VLTI. GRAVITY will combine up to four telescopes in the K spectral band, and provide astrometric measurements with precision and sensitivity unequalled in infrared interferometry. I developed the algorithms of the GRAVITY fringe tracker, which will stabilize the optical path differences down to 350nm rms on a reference star as faint as K=10, and enable long exposure in the science beam. In this goal I implemented robust estimators, a predictive controller based on Kalman filtering, and a state machine automating the management of the fringe tracker. Through realistic numerical simulations of différent disturbance sources, I demonstrated that the Kalman controller is more efficient than classical controllers (integrator-type) to correct perturbations, especially instrumental vibrations, and that it enables to reach the specifications of the GRAVITY fringe tracker. I developed a laboratory demonstrator of the GRAVITY fringe tracker, to experimentally validate its algorithms. First results confirm their ability to stabilize fringes, and demonstrate the efficiency of the Kalman filter to compensate for an instrumental vibration over an integrator controller. Finally, I studied the Vela X-l X-ray binary, preliminary to the installation of GRAVITY. I performed infrared interferometric observations of this System and measured a stellar wind with different sizes in the H and K spectral bands, revealing either a strong temperature gradient in the stellar wind, or transient events in the accretion process

Dans le cadre du traitement de la parole et des signaux de musique, la partie tonale d'une grande variété de sons est souvent représentée comme une somme de sinusoïdes à paramètres lentement variables. La transformée de Fourier reste un outil privilégié pour estimer les paramètres de ce modèle. Cela est dû à sa robustesse et à l'existence d'algorithmes rapides. En revanche, elle présente une résolution fréquentielle limitée. Les méthodes d'analyse spectrale à Haute Résolution (HR) s'affranchissent de cette limite en exploitant la structure particulière du modèle de signal. Elles restent cependant peu utilisées dans le cadre du traitement du signal audio, notamment en raison de leur coût de calcul élevé. La réduction de cette complexité est l'une des principales contributions de cette thèse. Afin de suivre les variations temporelles des paramètres, des algorithmes rapides de poursuite de sous-espaces (baptisés FAPI, YAST et SWASVD), ainsi qu'une version adaptative de la méthode ESPRIT sont développés. Leur application à des signaux audio n'est pas immédiate, en raison du nombre de composantes sinusoïdales inconnu a priori, et de difficultés inhérentes à la nature et à la variété de ces signaux. Des prétraitements spécifiques sont mis au point afin d'assurer la robustesse de l'analyse HR, et une méthode originale de sélection de l'ordre de modélisation est proposée. Enfin, une partie du document est consacrée à l'estimation de mélanges d'exponentielles complexes modulées par des polynômes, qui résultent de la présence de pôles multiples. Cette étude débouche sur le développement d'une version généralisée de la méthode ESPRIT et sur l'analyse statistique de ses performances.

Ce travail de thèse propose une méthode générale d'estimation de déplacement de la surface des glaciers à partir d'images RSO polarimétriques à Haute Résolution spatiale. Les caractéristiques nouvelles de ces images offrent un niveau de détail propice au développement de nouvelles méthodes de suivi de texture complémentaires aux méthodes classiques d'interférométrie RADAR difficiles à mettre en oeuvre dans ce contexte. La méthode proposée est basée sur la vraisemblance du rapport d'images RSO multivariées. L'utilisation du rapport d'images RSO et des lois statistiques correspondantes offrent une souplesse adaptée aux caractéristiques des images RSO notamment au caractère multiplicatif du chatoiement. La texture extraite du jeu polarimétrique offre une bonne robustesse aux variations surfaciques de la neige. La question du modèle statistique sous-jacent des images HR est abordé et l'utilisation des lois de Fisher est justifié. Des protocoles de test permettent de souligner la sensibilité de ce type de méthode. Le schéma méthodologique est complété par un ensemble de traitements avancés tels que la segmentation hiérarchique et l'utilisation d'un modèle d'écoulement. Deux sites d'études dans les Alpes françaises et en Antarctique ont permis d'éprouver cette méthode sur l'estimation de déplacement des glaciers d'Argentière et de l'Astrolabe. Une étude préliminaire sur la généralisation multi-capteurs de cette chaîne de traitement est finalement introduite.

En milieu agricole, on observe depuis plusieurs décennies une régression des prairies ainsi qu’uneévolution de leur mode de gestion liées à l’intensification de l’agriculture. Face aux enjeux que ces changementsimpliquent tant sur le plan environnemental qu’économique, l’estimation de la place des prairies dans les systèmes de production et la détermination des pratiques agricoles qui leur sont associées sont stratégiques. Avec l’arrivée de nouveaux capteurs de télédétection à Haute Résolution Spatiale (HRS) caractérisés par une résolution temporelle élevée, il est désormais possible d’envisager l’étude des couverts prairiaux à une échelle fine et à partir d’observations régulières dans le temps. L’objectif de cette thèse est d’identifier les couverts prairiaux à l’échelle des territoires agricoles et de déterminer leurs modes de gestion à partir de paramètres dérivés de séries temporelles d’images de télédétection à HRS. Pour cela, plusieurs séries intra–annuelles d’images à haute résolution spatiale optiques et radars ont été constituées afin de recenser les prairies et d’identifier trois de leurs modes de gestion : le pâturage, la fauche et l’exploitation mixte, sur un bassin versant dont le système d’exploitation dominant est l’élevage laitier. Les résultats obtenus à partir du traitement et de l’analyse des séries temporelles optiques ont permis de montrer qu’il est possible d’estimer avec une bonne précision la biomasse des prairies, de les identifier et de les caractériser. Ils mettent aussi en évidence le fait que les images radars améliorent l’identification des prairies sans pouvoir discriminer leurs modes de gestion, l’utilisation combinée des deux types d’images augmentant encore le taux d’identification des prairies. Par ailleurs, les résultats montrent que les méthodes de classification s’appuyant sur des critères de comparaison adaptés aux séries temporelles (distances élastiques) produisent des résultats nettement plus satisfaisants pour discriminer les modes de gestion des prairies que les méthodes de classification standards
In agricultural areas, we observed a decrease of grasslands and change in their management in the last half–century, which are commonly associated with agriculture intensification. These changes have affected environmental and economic systems. In this context, the evaluation of grassland status and grassland management in farming systems is a key–issue for sustainable agriculture. With the arrival of new Earth observation sensors with high spatial and temporal resolutions, it is now possible to study grasslands at fine scale using regular observations over time. The objective of this thesis is to identify grasslands and their management practices using parameters derived from time–series of high spatial resolution (HSR) remote sensing data. For that purpose, several intra–annual time series of HSR optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) satellite images were acquired in order to identify grasslands and three of their management practices: grazing, mowing and mixed management, on a catchment area mainly oriented towards cattle production. Results obtained from the processing and analysis of the optical time series have shown that it is possible to estimate with good accuracy grassland biomass, to identify and to characterize them. They also highlighted that radar images improve grassland identification without being able to distinguish management practices, the combined use of the two types of images further increasing grassland identification. Furthermore, results showed that the classification methods based on comparison criteria adapted to time series (warping criteria) increase significantly results for discriminating grassland management practices compared to standard classification methods

Dans cette thèse, nous combinons les outils de la théorie des probabilités et de la géométrie stochastique pour proposer de nouvelles solutions au problème de la détection et le suivi d'objets multiples dans des séquences d'images haute résolution. Nous créons un cadre fondé sur des modèles de processus ponctuels marqués spatio-temporels pour détecter et suivre conjointement plusieurs objets dans des séquences d'images. Nous proposons l'utilisation de formes paramétriques simples pour décrire l'apparition de ces objets. Nous construisons de nouveaux modèles fondés sur des énergies dédiées constituées de plusieurs termes qui tiennent compte à la fois l'attache aux données et les contraintes physiques telles que la dynamique de l'objet, la persistance de la trajectoire et de l'exclusion mutuelle. Nous construisons un schéma d'optimisation approprié qui nous permet de trouver des minima locaux de l'énergie hautement non-convexe proposée qui soient proche de l'optimum global. Comme la simulation de ces modèles requiert un coût de calcul élevé, nous portons notre attention sur les dernières mises en oeuvre de techniques de filtrage pour le suivi d'objets multiples, qui sont connues pour être moins coûteuses en calcul. Nous proposons un échantillonneur hybride combinant le filtre de Kalman avec l'échantillonneur MCMC à sauts réversibles. Des techniques de calcul de haute performance sont également utilisées pour augmenter l'efficacité de calcul de notre méthode. Nous fournissons une analyse en profondeur du cadre proposé sur la base de plusieurs métriques classiques de suivi d'objets et de l'efficacité de calcul
In this thesis, we combine the methods from probability theory and stochastic geometry to put forward new solutions to the multiple object detection and tracking problem in high resolution remotely sensed image sequences. We create a framework based on spatio-temporal marked point process models to jointly detect and track multiple objects in image sequences. We propose the use of simple parametric shapes to describe the appearance of these objects. We build new, dedicated energy based models consisting of several terms that take into account both the image evidence and physical constraints such as object dynamics, track persistence and mutual exclusion. We construct a suitable optimization scheme that allows us to find strong local minima of the proposed highly non-convex energy. As the simulation of such models comes with a high computational cost, we turn our attention to the recent filter implementations for multiple object tracking, which are known to be less computationally expensive. We propose a hybrid sampler by combining the Kalman filter with the standard Reversible Jump MCMC. High performance computing techniques are also used to increase the computational efficiency of our method. We provide an in-depth analysis of the proposed framework based on standard multiple object tracking metrics and computational efficiency