Suitability of LiDAR technology for forest inventory in Russia

LiDAR is an advanced remote sensing technology with many applications, including forest inventory. The most common type is ALS (airborne laser scanning). The method is successfully utilized in many developed markets, where it is replacing traditional forest inventory methods. However, it is innovative for Russian market, where traditional field inventory dominates. ArboLiDAR is a forest inventory solution that engages LiDAR, color infrared imagery, GPS ground control plots and field sample plots, developed by Arbonaut Ltd. This study is an industrial market research for LiDAR technology in Russia focused on customer needs. Russian forestry market is very attractive, because of large growing stock volumes. It underwent drastic changes in 2006, but it is still in transitional stage. There are several types of forest inventory, both with public and private funding. Private forestry enterprises basically need forest inventory in two cases – while making coupe demarcation before timber harvesting and as a part of forest management planning, that is supposed to be done every ten years on the whole leased territory. The study covered 14 companies in total that include private forestry companies with timber harvesting activities, private forest inventory providers, state subordinate companies and forestry software developer. The research strategy is multiple case studies with semi-structured interviews as the main data collection technique. The study focuses on North-West Russia, as it is the most developed Russian region in forestry. The research applies the Voice of the Customer (VOC) concept to elicit customer needs of Russian forestry actors and discovers how these needs are met. It studies forest inventory methods currently applied in Russia and proposes the model of method comparison, based on Multi-criteria decision making (MCDM) approach, mainly on Analytical Hierarchy Process (AHP). Required product attributes are classified in accordance with Kano model. The answer about suitability of LiDAR technology is ambiguous, since many details should be taken into account.

Optimal and Robust Designs of Step-stress Accelerated Life Testing Experiments for Proportional Hazards Models

Accelerated life testing (ALT) is widely used to obtain reliability information about a product within a limited time frame. The Cox s proportional hazards (PH) model is often utilized for reliability prediction. My master thesis research focuses on designing accelerated life testing experiments for reliability estimation. We consider multiple step-stress ALT plans with censoring. The optimal stress levels and times of changing the stress levels are investigated. We discuss the optimal designs under three optimality criteria. They are D-, A- and Q-optimal designs. We note that the classical designs are optimal only if the model assumed is correct. Due to the nature of prediction made from ALT experimental data, attained under the stress levels higher than the normal condition, extrapolation is encountered. In such case, the assumed model cannot be tested. Therefore, for possible imprecision in the assumed PH model, the method of construction for robust designs is also explored.

A maximum likelihood framework for protein design

Affiliation: Claudia Kleinman, Nicolas Rodrigue & Hervé Philippe : Département de biochimie, Faculté de médecine, Université de Montréal

MODELING HETEROTACHY IN PHYLOGENETICS

Il a été démontré que l’hétérotachie, variation du taux de substitutions au cours du temps et entre les sites, est un phénomène fréquent au sein de données réelles. Échouer à modéliser l’hétérotachie peut potentiellement causer des artéfacts phylogénétiques. Actuellement, plusieurs modèles traitent l’hétérotachie : le modèle à mélange des longueurs de branche (MLB) ainsi que diverses formes du modèle covarion. Dans ce projet, notre but est de trouver un modèle qui prenne efficacement en compte les signaux hétérotaches présents dans les données, et ainsi améliorer l’inférence phylogénétique. Pour parvenir à nos fins, deux études ont été réalisées. Dans la première, nous comparons le modèle MLB avec le modèle covarion et le modèle homogène grâce aux test AIC et BIC, ainsi que par validation croisée. A partir de nos résultats, nous pouvons conclure que le modèle MLB n’est pas nécessaire pour les sites dont les longueurs de branche diffèrent sur l’ensemble de l’arbre, car, dans les données réelles, le signaux hétérotaches qui interfèrent avec l’inférence phylogénétique sont généralement concentrés dans une zone limitée de l’arbre. Dans la seconde étude, nous relaxons l’hypothèse que le modèle covarion est homogène entre les sites, et développons un modèle à mélanges basé sur un processus de Dirichlet. Afin d’évaluer différents modèles hétérogènes, nous définissons plusieurs tests de non-conformité par échantillonnage postérieur prédictif pour étudier divers aspects de l’évolution moléculaire à partir de cartographies stochastiques. Ces tests montrent que le modèle à mélanges covarion utilisé avec une loi gamma est capable de refléter adéquatement les variations de substitutions tant à l’intérieur d’un site qu’entre les sites. Notre recherche permet de décrire de façon détaillée l’hétérotachie dans des données réelles et donne des pistes à suivre pour de futurs modèles hétérotaches. Les tests de non conformité par échantillonnage postérieur prédictif fournissent des outils de diagnostic pour évaluer les modèles en détails. De plus, nos deux études révèlent la non spécificité des modèles hétérogènes et, en conséquence, la présence d’interactions entre différents modèles hétérogènes. Nos études suggèrent fortement que les données contiennent différents caractères hétérogènes qui devraient être pris en compte simultanément dans les analyses phylogénétiques.

Analyse par apprentissage automatique des réponses fMRI du cortex auditif à des modulations spectro-temporelles

L'application de classifieurs linéaires à l'analyse des données d'imagerie cérébrale (fMRI) a mené à plusieurs percées intéressantes au cours des dernières années. Ces classifieurs combinent linéairement les réponses des voxels pour détecter et catégoriser différents états du cerveau. Ils sont plus agnostics que les méthodes d'analyses conventionnelles qui traitent systématiquement les patterns faibles et distribués comme du bruit. Dans le présent projet, nous utilisons ces classifieurs pour valider une hypothèse portant sur l'encodage des sons dans le cerveau humain. Plus précisément, nous cherchons à localiser des neurones, dans le cortex auditif primaire, qui détecteraient les modulations spectrales et temporelles présentes dans les sons. Nous utilisons les enregistrements fMRI de sujets soumis à 49 modulations spectro-temporelles différentes. L'analyse fMRI au moyen de classifieurs linéaires n'est pas standard, jusqu'à maintenant, dans ce domaine. De plus, à long terme, nous avons aussi pour objectif le développement de nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique spécialisés pour les données fMRI. Pour ces raisons, une bonne partie des expériences vise surtout à étudier le comportement des classifieurs. Nous nous intéressons principalement à 3 classifieurs linéaires standards, soient l'algorithme machine à vecteurs de support (linéaire), l'algorithme régression logistique (régularisée) et le modèle bayésien gaussien naïf (variances partagées).

Utilisation de splines monotones afin de condenser des tables de mortalité dans un contexte bayésien

Dans ce mémoire, nous cherchons à modéliser des tables à deux entrées monotones en lignes et/ou en colonnes, pour une éventuelle application sur les tables de mortalité. Nous adoptons une approche bayésienne non paramétrique et représentons la forme fonctionnelle des données par splines bidimensionnelles. L’objectif consiste à condenser une table de mortalité, c’est-à-dire de réduire l’espace d’entreposage de la table en minimisant la perte d’information. De même, nous désirons étudier le temps nécessaire pour reconstituer la table. L’approximation doit conserver les mêmes propriétés que la table de référence, en particulier la monotonie des données. Nous travaillons avec une base de fonctions splines monotones afin d’imposer plus facilement la monotonie au modèle. En effet, la structure flexible des splines et leurs dérivées faciles à manipuler favorisent l’imposition de contraintes sur le modèle désiré. Après un rappel sur la modélisation unidimensionnelle de fonctions monotones, nous généralisons l’approche au cas bidimensionnel. Nous décrivons l’intégration des contraintes de monotonie dans le modèle a priori sous l’approche hiérarchique bayésienne. Ensuite, nous indiquons comment obtenir un estimateur a posteriori à l’aide des méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov. Finalement, nous étudions le comportement de notre estimateur en modélisant une table de la loi normale ainsi qu’une table t de distribution de Student. L’estimation de nos données d’intérêt, soit la table de mortalité, s’ensuit afin d’évaluer l’amélioration de leur accessibilité.

Modèle de mélange de lois multinormales appliqué à l'analyse de comportements et d'habiletés cognitives d'enfants.

Cette étude aborde le thème de l’utilisation des modèles de mélange de lois pour analyser des données de comportements et d’habiletés cognitives mesurées à plusieurs moments au cours du développement des enfants. L’estimation des mélanges de lois multinormales en utilisant l’algorithme EM est expliquée en détail. Cet algorithme simplifie beaucoup les calculs, car il permet d’estimer les paramètres de chaque groupe séparément, permettant ainsi de modéliser plus facilement la covariance des observations à travers le temps. Ce dernier point est souvent mis de côté dans les analyses de mélanges. Cette étude porte sur les conséquences d’une mauvaise spécification de la covariance sur l’estimation du nombre de groupes formant un mélange. La conséquence principale est la surestimation du nombre de groupes, c’est-à-dire qu’on estime des groupes qui n’existent pas. En particulier, l’hypothèse d’indépendance des observations à travers le temps lorsque ces dernières étaient corrélées résultait en l’estimation de plusieurs groupes qui n’existaient pas. Cette surestimation du nombre de groupes entraîne aussi une surparamétrisation, c’est-à-dire qu’on utilise plus de paramètres qu’il n’est nécessaire pour modéliser les données. Finalement, des modèles de mélanges ont été estimés sur des données de comportements et d’habiletés cognitives. Nous avons estimé les mélanges en supposant d’abord une structure de covariance puis l’indépendance. On se rend compte que dans la plupart des cas l’ajout d’une structure de covariance a pour conséquence d’estimer moins de groupes et les résultats sont plus simples et plus clairs à interpréter.

Expérience subjective et différences individuelles dans l'intégration d'informations visuelle et kinesthésique

L’expérience subjective accompagnant un mouvement se construit a posteriori en intégrant différentes sources d’informations qui s’inter-influencent à différents moments tant avant qu’après le mouvement. Cette expérience subjective est interprétée par un modèle d’attribution bayésien afin de créer une expérience d’agentivité et de contrôle sur les mouvements de son propre corps. Afin de déterminer l’apport de l’interaction entre les paramètres considérés par le modèle d’attribution et d’investiguer la présence de disparités inter-individuelles dans la formation de l’expérience subjective du mouvement, une série de 90 pulsations simples de stimulation magnétique transcrânienne (SMT) sur le cortex moteur primaire (M1) suivi de multiples questions sur l’expérience subjective reliée au mouvement provoqué a été effectuée chez 20 participants normaux. Les données objectives du mouvement ont été recueillies par électromyographie (EMG) et capture du mouvement. Un modèle de régression a entre autres été effectué pour chaque participant afin de voir quelle proportion du jugement subjectif pouvait être expliqué par des indices objectifs et cette proportion variait grandement entre les participants. Les résultats de la présente étude indiquent la présence d’une capacité individuelle à se former des jugements subjectifs reflétant adéquatement la réalité comme en témoigne la cohérence entre les différentes mesures d’acuité et plusieurs variables mesurant l’expérience subjective.

Les facteurs déterminants de la concertation économique

Cette recherche vise à apporter un éclairage sur les facteurs déterminants de la concertation économique. De manière spécifique, elle poursuit trois principaux objectifs. Premièrement, nous cherchons à définir la notion de dialogue social et les termes qui y sont généralement associés tels que la concertation, la consultation, le tripartisme, le partenariat, la négociation collective, etc. Deuxièmement, nous faisons le point sur l’État du dialogue social au Québec, notamment en décrivant son évolution historique, les acteurs impliqués, les objets abordés et les instances de dialogue. Certaines comparaisons entre la culture québécoise de concertation et celles caractérisant d’autres cultures (Canada, États-Unis, Europe) sont par ailleurs présentées. De plus, ce tour d’horizon des différents lieux de dialogue social permettra de mieux saisir les composantes de la concertation en lien avec le développement économique, plus particulièrement, sur les façons de planifier le développement économique d’une manière socialement responsable (Papadakis, 2010). Troisièmement, une analyse empirique des facteurs déterminants de la concertation économique est effectuée. Pour atteindre les objectifs et répondre à notre question de recherche, nous articulons cette recherche en deux phases. Dans un premier temps, une cartographie des instances de dialogue social au Québec et la collecte de données auprès d’instances québécoises sont établies. Cette première phase permet également d’identifier quels sont les facteurs déterminants de la concertation économique généralement reconnus au sein de la littérature. Afin de mieux saisir ces facteurs et par conséquent, bonifier le modèle d’analyse, l’étude s’appuie sur une série d’entretiens exploratoires réalisés au Québec, mais aussi en France où la culture de dialogue social économique semble plus développée. Ce mouvement itératif entre la littérature et les entretiens exploratoires effectués permet de construire un modèle d’analyse des facteurs déterminants de la concertation économique. Dans un second temps, ce modèle d’analyse est testé en se concentrant sur deux organismes de concertation économique au Québec. Au sein de ces organismes ont été rencontrés des acteurs syndicaux, patronaux et gouvernementaux. L’entretien a été retenu comme la méthode de collecte de données utilisée auprès des individus (Gavard-Perret, Gotteland, Haon et Jolibert, 2008) et plus spécifiquement, des entretiens semi-directifs auprès des répondants afin de leur laisser la liberté de s’exprimer de façon plus large sur les questions et possiblement apporter de nouveaux éléments pouvant enrichir le modèle. La méthode de l’appariement logique sert à analyser les réponses aux questionnaires d’entrevues (Yin, 1994) et à les comparer aux propositions de recherche. Au plan théorique, l’apport des théories néo-institutionnalistes permet d’approfondir nos constats en lien avec la naissance et le développement des institutions de dialogue social. L’analyse de nos résultats nous permet de vérifier la théorie sur la création des institutions qui se veut la prise de conscience d’une problématique par les acteurs qui perçoivent leur implication au sein des institutions comme une façon de résoudre cette situation. Nous vérifions également la notion d’acteur dominant via le double rôle de l’acteur gouvernemental comme participant et comme donneur d’argent. Finalement, notre recherche a permis de confirmer notre modèle d’analyse tout en le raffinant par l’ajout de nouveaux facteurs déterminants de la concertation économique. Les entrevues que nous avons réalisées nous ont permis d’apporter des nuances et de préciser la portée des facteurs déterminants tirés de la littérature. Notre analyse confirme trois de nos propositions de recherche telle que formulées et deux autres le sont que partiellement. Nos constats confirment en effet que la volonté réelle des parties à travailler ensemble, la présence d’intérêts communs et la participation de l’État sont tous des facteurs qui ont un impact positif sur la concertation économique. La question de la confiance est nécessaire pour la poursuite de la concertation. En appui aux travaux antérieurs sur la question, nous avons observé que la confiance entre les acteurs influence positivement le déroulement de la concertation économique. Nous avons toutefois constaté qu’un certain niveau de méfiance réside entre les acteurs qui participent à ce processus, ces derniers représentant des organisations distinctes qui ont leurs intérêts propres. Pour permettre la concertation entre acteurs, le niveau de confiance doit être plus élevé que le niveau de méfiance. Nos observations nous ont aussi permis d’établir des liens entre la présence des facteurs déterminants et l’atteinte de résultats par la concertation, mais nous ne pouvons pas déterminer leur importance relative: nous ne pouvons donc pas prétendre qu’un plus grand nombre de facteurs réunis va assurer la réussite du processus de concertation ou s’il s’agit plutôt de la présence de certains facteurs qui auraient plus d’impact sur les résultats. Notre recherche fournit un apport important à la littérature sur la concertation puisqu’elle a permis de cerner de nouveaux facteurs déterminants à la réussite de ce processus. Les entretiens réalisés ont montré que le « contrôle des égos » des acteurs de la concertation et la mise en place de mécanismes permettant une intégration réussie des nouveaux participants au processus constituent des facteurs à ne pas négliger. De plus, notre recherche a permis de raffiner notre modèle conceptuel puisque nous avons été en mesure de cerner différents sous-facteurs qui permettent d’approfondir l’analyse des facteurs déterminants de la concertation. Notre recherche comporte toutefois certaines limites puisque les institutions comparées présentent des différences importantes en termes de culture et le nombre restreint d’organisme étudié limite grandement la généralisation des résultats.

Développement d’une approche quantitative pour l’étude du poumon équin : fixation et échantillonnage pour l’application des principes de la stéréologie

La présente étude visait à développer un protocole de fixation et d'échantillonnage pour le poumon équin suivant les directives publiées sur l’utilisation d’une approche stéréologique de type « design-based ». Les poumons gauches de chevaux contrôles et atteints du souffle ont été fixés avec du formaldéhyde 10% pendant 48h à une pression constante de 25-30 cm d’H2O. Les poumons ont été sectionnés en 20-21 tranches d’une épaisseur d'environ 2,5 cm chacune; de 10-11 tranches ont été sélectionnées de façon aléatoire et systématique pour la mesure du volume de référence avec la méthode de Cavalieri. Un protocole d’échantillonnage systématique, aléatoire et uniforme utilisant le principe du « smooth fractionator » et un poinçon à biopsie de 17 mm ont été utilisés pour échantillonner une fraction représentative de chaque poumon. Les méthodes d’échantillonnage de sections verticales, uniformes et aléatoires (VUR) et d’échantillonnage isotropique, uniforme et aléatoire (IUR) ont toutes deux été effectuées pour comparer le nombre de voies respiratoires en coupe perpendiculaire obtenues à partir de chaque méthode. L'architecture globale et la qualité des tissus fixés ont également été évaluées. Des spécimens pulmonaires équins ont été échantillonnés avec succès selon un protocole visant à produire des données morphométriques valides. Les tissus ont été fixés avec un minimum d'artéfacts et contenaient une quantité suffisante de voies respiratoires en coupe perpendiculaire dans les deux types d’échantillons. En conclusion, un protocole de fixation et d'échantillonnage adapté au poumon équin permettant l'utilisation d'une approche stéréologique de type « design-based » a été élaboré pour l’étude du remodelage des voies respiratoires.

Modélisation statistique de l’érosion de cavitation d’une turbine hydraulique selon les paramètres d’opération

Dans une turbine hydraulique, la rotation des aubes dans l’eau crée une zone de basse pression, amenant l’eau à passer de l’état liquide à l’état gazeux. Ce phénomène de changement de phase est appelé cavitation et est similaire à l’ébullition. Lorsque les cavités de vapeur formées implosent près des parois, il en résulte une érosion sévère des matériaux, accélérant de façon importante la dégradation de la turbine. Un système de détection de l’érosion de cavitation à l’aide de mesures vibratoires, employable sur les turbines en opération, a donc été installé sur quatre groupes turbine-alternateur d’une centrale et permet d’estimer précisément le taux d’érosion en kg/ 10 000 h. Le présent projet vise à répondre à deux objectifs principaux. Premièrement, étudier le comportement de la cavitation sur un groupe turbine-alternateur cible et construire un modèle statistique, dans le but de prédire la variable cavitation en fonction des variables opératoires (tels l’ouverture de vannage, le débit, les niveaux amont et aval, etc.). Deuxièmement, élaborer une méthodologie permettant la reproductibilité de l’étude à d’autres sites. Une étude rétrospective sera effectuée et on se concentrera sur les données disponibles depuis la mise à jour du système en 2010. Des résultats préliminaires ont mis en évidence l’hétérogénéité du comportement de cavitation ainsi que des changements entre la relation entre la cavitation et diverses variables opératoires. Nous nous proposons de développer un modèle probabiliste adapté, en utilisant notamment le regroupement hiérarchique et des modèles de régression linéaire multiple.

Thermo-Structural Analysis of 3D Composites

Three dimensional (3D) composites are strong contenders for the structural applications in situations like aerospace,aircraft and automotive industries where multidirectional thermal and mechanical stresses exist. The presence of reinforcement along the thickness direction in 3D composites,increases the through the thickness stiffness and strength properties.The 3D preforms can be manufactured with numerous complex architecture variations to meet the needs of specific applications.For hot structure applications Carbon-Carbon(C-C) composites are generally used,whose property variation with respect to temperature is essential for carrying out the design of hot structures.The thermomechanical behavior of 3D composites is not fully understood and reported.The methodology to find the thermomechanical properties using analytical modelling of 3D woven,3D 4-axes braided and 3D 5-axes braided composites from Representative Unit Cells(RUC's) based on constitutive equations for 3D composites has been dealt in the present study.High Temperature Unidirectional (UD) Carbon-Carbon material properties have been evaluated using analytical methods,viz.,Composite cylinder assemblage Model and Method of Cells based on experiments carried out on Carbon-Carbon fabric composite for a temparature range of 300 degreeK to 2800degreeK.These properties have been used for evaluating the 3D composite properties.From among the existing methods of solution sequences for 3D composites,"3D composite Strength Model" has been identified as the most suitable method.For thegeneration of material properies of RUC's od 3D composites,software has been developed using MATLAB.Correlaton of the analytically determined properties with test results available in literature has been established.Parametric studies on the variation of all the thermomechanical constants for different 3D performs of Carbon-Carbon material have been studied and selection criteria have been formulated for their applications for the hot structures.Procedure for the structural design of hot structures made of 3D Carbon-Carbon composites has been established through the numerical investigations on a Nosecap.Nonlinear transient thermal and nonlinear transient thermo-structural analysis on the Nosecap have been carried out using finite element software NASTRAN.Failure indices have been established for the identified performs,identification of suitable 3D composite based on parametric studies on strength properties and recommendation of this material for Nosecap of RLV based on structural performance have been carried out in this Study.Based on the 3D failure theory the best perform for the Nosecap has been identified as 4-axis 15degree braided composite.

Hierarchical Mixtures of Experts and the EM Algorithm

We present a tree-structured architecture for supervised learning. The statistical model underlying the architecture is a hierarchical mixture model in which both the mixture coefficients and the mixture components are generalized linear models (GLIM's). Learning is treated as a maximum likelihood problem; in particular, we present an Expectation-Maximization (EM) algorithm for adjusting the parameters of the architecture. We also develop an on-line learning algorithm in which the parameters are updated incrementally. Comparative simulation results are presented in the robot dynamics domain.

Behavioral differences in violence: the case of intra-group differences of paramilitaries and guerrillas in Colombia

In most studies on civil wars, determinants of conflict have been hitherto explored assuming that actors involved were either unitary or stable. However, if this intra-group homogeneity assumption does not hold, empirical econometric estimates may be biased. We use Fixed Effects Finite Mixture Model (FE-FMM) approach to address this issue that provides a representation of heterogeneity when data originate from different latent classes and the affiliation is unknown. It allows to identify sub-populations within a population as well as the determinants of their behaviors. By combining various data sources for the period 2000-2005, we apply this methodology to the Colombian conflict. Our results highlight a behavioral heterogeneity in guerrilla’s armed groups and their distinct economic correlates. By contrast paramilitaries behave as a rather homogenous group.

A capture–recapture approach for screening using two diagnostic tests with availability of disease status for the test positives only

The article considers screening human populations with two screening tests. If any of the two tests is positive, then full evaluation of the disease status is undertaken; however, if both diagnostic tests are negative, then disease status remains unknown. This procedure leads to a data constellation in which, for each disease status, the 2 × 2 table associated with the two diagnostic tests used in screening has exactly one empty, unknown cell. To estimate the unobserved cell counts, previous approaches assume independence of the two diagnostic tests and use specific models, including the special mixture model of Walter or unconstrained capture–recapture estimates. Often, as is also demonstrated in this article by means of a simple test, the independence of the two screening tests is not supported by the data. Two new estimators are suggested that allow associations of the screening test, although the form of association must be assumed to be homogeneous over disease status. These estimators are modifications of the simple capture–recapture estimator and easy to construct. The estimators are investigated for several screening studies with fully evaluated disease status in which the superior behavior of the new estimators compared to the previous conventional ones can be shown. Finally, the performance of the new estimators is compared with maximum likelihood estimators, which are more difficult to obtain in these models. The results indicate the loss of efficiency as minor.