Spatio-temporal coverage optimization of sensor networks

Les réseaux de capteurs sont formés d’un ensemble de dispositifs capables de prendre individuellement des mesures d’un environnement particulier et d’échanger de l’information afin d’obtenir une représentation de haut niveau sur les activités en cours dans la zone d’intérêt. Une telle détection distribuée, avec de nombreux appareils situés à proximité des phénomènes d’intérêt, est pertinente dans des domaines tels que la surveillance, l’agriculture, l’observation environnementale, la surveillance industrielle, etc. Nous proposons dans cette thèse plusieurs approches pour effectuer l’optimisation des opérations spatio-temporelles de ces dispositifs, en déterminant où les placer dans l’environnement et comment les contrôler au fil du temps afin de détecter les cibles mobiles d’intérêt. La première nouveauté consiste en un modèle de détection réaliste représentant la couverture d’un réseau de capteurs dans son environnement. Nous proposons pour cela un modèle 3D probabiliste de la capacité de détection d’un capteur sur ses abords. Ce modèle inègre également de l’information sur l’environnement grâce à l’évaluation de la visibilité selon le champ de vision. À partir de ce modèle de détection, l’optimisation spatiale est effectuée par la recherche du meilleur emplacement et l’orientation de chaque capteur du réseau. Pour ce faire, nous proposons un nouvel algorithme basé sur la descente du gradient qui a été favorablement comparée avec d’autres méthodes génériques d’optimisation «boites noires» sous l’aspect de la couverture du terrain, tout en étant plus efficace en terme de calculs. Une fois que les capteurs placés dans l’environnement, l’optimisation temporelle consiste à bien couvrir un groupe de cibles mobiles dans l’environnement. D’abord, on effectue la prédiction de la position future des cibles mobiles détectées par les capteurs. La prédiction se fait soit à l’aide de l’historique des autres cibles qui ont traversé le même environnement (prédiction à long terme), ou seulement en utilisant les déplacements précédents de la même cible (prédiction à court terme). Nous proposons de nouveaux algorithmes dans chaque catégorie qui performent mieux ou produits des résultats comparables par rapport aux méthodes existantes. Une fois que les futurs emplacements de cibles sont prédits, les paramètres des capteurs sont optimisés afin que les cibles soient correctement couvertes pendant un certain temps, selon les prédictions. À cet effet, nous proposons une méthode heuristique pour faire un contrôle de capteurs, qui se base sur les prévisions probabilistes de trajectoire des cibles et également sur la couverture probabiliste des capteurs des cibles. Et pour terminer, les méthodes d’optimisation spatiales et temporelles proposées ont été intégrées et appliquées avec succès, ce qui démontre une approche complète et efficace pour l’optimisation spatio-temporelle des réseaux de capteurs.

Sélection d’habitats par les oiseaux de forêt boréale : une analyse écomorphologique

Dans un contexte d’aménagement forestier, la dynamique spatio-temporelle des habitats est susceptible d’isoler les oiseaux nicheurs durant des périodes de plusieurs années, exerçant une pression pour une grande mobilité chez les oiseaux en dispersion. Les grandes distances migratoires de certaines espèces s’ajoutent aux pressions favorisant la mobilité. Par contre, les déplacements dans un feuillage dense peuvent imposer de fortes contraintes aux attributs conférant une grande mobilité aux oiseaux. Du point de vue de la conservation, il serait très utile de prévoir la réponse des différentes espèces d’oiseaux à la fragmentation de leur habitat, à partir de leurs traits écologiques. La morphologie des ailes d’oiseau, notamment la projection des rémiges primaires, est un indicateur clé de mobilité, et pourrait donc servir à de telles prédictions. Malgré les contraintes aérodynamiques, la projection primaire varie considérablement d’une espèce à l’autre. Afin de mieux comprendre les facteurs déterminant cette diversité, j’ai mesuré les ailes de 1017 spécimens vivants de 22 espèces d’oiseaux à la Forêt Montmorency (Québec) en 2013 et 2014. Conformément à mes prédictions, les espèces d’oiseaux dont la projection des primaires était plus longue migrent sur de plus longues distances et vivent dans des habitats ayant un faible indice de densité végétale. Par contre, je n’ai trouvé aucun lien entre la densité moyenne des populations en nidification, un indicateur d’isolement, et la morphologie des ailes. Ces résultats suggèrent que les réponses variées des oiseaux forestiers face à la fragmentation de leurs habitats seraient difficilement prévisibles par la morphologie liée au vol. Mots clés : fragmentation d’habitat, isolement de l’habitat, morphologie des ailes, écomorphologie, distance migratoire, densité de végétation.