Stochastic simulation to improve land-cover estimates derived from coarse spatial resolution satellite imagery = La simulation stochastique pour améliorer les estimations de la couverture des sols à partir d'images satellitales à résolution spatiale grossière

Thèse diffusée initialement dans le cadre d'un projet pilote des Presses de l'Université de Montréal/Centre d'édition numérique UdeM (1997-2008) avec l'autorisation de l'auteur.

Développement d'un indice de vulnérabilité à l'érosion éolienne à partir d'images satellitales, dans le Bassin arachidier du Sénégal : cas de la région de Thiès.

L’érosion éolienne est un problème environnemental parmi les plus sévères dans les régions arides, semi-arides et les régions sèches sub-humides de la planète. L’érosion des sols accélérée par le vent provoque des dommages à la fois localement et régionalement. Sur le plan local, elle cause la baisse des nutriments par la mobilisation des particules les plus fines et de la matière organique. Cette mobilisation est une des causes de perte de fertilité des sols avec comme conséquence, une chute de la productivité agricole et une réduction de la profondeur de la partie arable. Sur le plan régional, les tempêtes de poussières soulevées par le vent ont un impact non négligeable sur la santé des populations, et la déposition des particules affecte les équipements hydrauliques tels que les canaux à ciel ouvert ainsi que les infrastructures notamment de transport. Dans les régions où les sols sont fréquemment soumis à l’érosion éolienne, les besoins pour des études qui visent à caractériser spatialement les sols selon leur degré de vulnérabilité sont grands. On n’a qu’à penser aux autorités administratives qui doivent décider des mesures à prendre pour préserver et conserver les potentialités agropédologiques des sols, souvent avec des ressources financières modestes mises à leur disposition. Or, dans certaines de ces régions, comme notre territoire d’étude, la région de Thiès au Sénégal, ces études font défaut. En effet, les quelques études effectuées dans cette région ou dans des contextes géographiques similaires ont un caractère plutôt local et les approches suivies (modèles de pertes des sols) nécessitent un nombre substantiel de données pour saisir la variabilité spatiale de la dynamique des facteurs qui interviennent dans le processus de l’érosion éolienne. La disponibilité de ces données est particulièrement problématique dans les pays en voie de développement, à cause de la pauvreté en infrastructures et des problèmes de ressources pour le monitoring continu des variables environnementales. L’approche mise de l’avant dans cette recherche vise à combler cette lacune en recourant principalement à l’imagerie satellitale, et plus particulièrement celle provenant des satellites Landsat-5 et Landsat-7. Les images Landsat couvrent la presque totalité de la zone optique du spectre exploitable par télédétection (visible, proche infrarouge, infrarouge moyen et thermique) à des résolutions relativement fines (quelques dizaines de mètres). Elles permettant ainsi d’étudier la distribution spatiale des niveaux de vulnérabilité des sols avec un niveau de détails beaucoup plus fin que celui obtenu avec des images souvent utilisées dans des études environnementales telles que AVHRR de la série de satellites NOAA (résolution kilométrique). De plus, l’archive complet des images Landsat-5 et Landsat-7 couvrant une période de plus de 20 ans est aujourd’hui facilement accessible. Parmi les paramètres utilisés dans les modèles d’érosion éolienne, nous avons identifiés ceux qui sont estimables par l’imagerie satellitale soit directement (exemple, fraction du couvert végétal) soit indirectement (exemple, caractérisation des sols par leur niveau d’érodabilité). En exploitant aussi le peu de données disponibles dans la région (données climatiques, carte morphopédologique) nous avons élaboré une base de données décrivant l’état des lieux dans la période de 1988 à 2002 et ce, selon les deux saisons caractéristiques de la région : la saison des pluies et la saison sèche. Ces données par date d’acquisition des images Landsat utilisées ont été considérées comme des intrants (critères) dans un modèle empirique que nous avons élaboré en modulant l’impact de chacun des critères (poids et scores). À l’aide de ce modèle, nous avons créé des cartes montrant les degrés de vulnérabilité dans la région à l’étude, et ce par date d’acquisition des images Landsat. Suite à une série de tests pour valider la cohérence interne du modèle, nous avons analysé nos cartes afin de conclure sur la dynamique du processus pendant la période d’étude. Nos principales conclusions sont les suivantes : 1) le modèle élaboré montre une bonne cohérence interne et est sensible aux variations spatiotemporelles des facteurs pris en considération 2); tel qu’attendu, parmi les facteurs utilisés pour expliquer la vulnérabilité des sols, la végétation vivante et l’érodabilité sont les plus importants ; 3) ces deux facteurs présentent une variation importante intra et inter-saisonnière de sorte qu’il est difficile de dégager des tendances à long terme bien que certaines parties du territoire (Nord et Est) aient des indices de vulnérabilité forts, peu importe la saison ; 4) l’analyse diachronique des cartes des indices de vulnérabilité confirme le caractère saisonnier des niveaux de vulnérabilité dans la mesure où les superficies occupées par les faibles niveaux de vulnérabilité augmentent en saison des pluies, donc lorsque l’humidité surfacique et la végétation active notamment sont importantes, et décroissent en saison sèche ; 5) la susceptibilité, c’est-à-dire l’impact du vent sur la vulnérabilité est d’autant plus forte que la vitesse du vent est élevée et que la vulnérabilité est forte. Sur les zones où la vulnérabilité est faible, les vitesses de vent élevées ont moins d’impact. Dans notre étude, nous avons aussi inclus une analyse comparative entre les facteurs extraits des images Landsat et celles des images hyperspectrales du satellite expérimental HYPERION. Bien que la résolution spatiale de ces images soit similaire à celle de Landsat, les résultats obtenus à partir des images HYPERION révèlent un niveau de détail supérieur grâce à la résolution spectrale de ce capteur permettant de mieux choisir les bandes spectrales qui réagissent le plus avec le facteur étudié. Cette étude comparative démontre que dans un futur rapproché, l’amélioration de l’accessibilité à ce type d’images permettra de raffiner davantage le calcul de l’indice de vulnérabilité par notre modèle. En attendant cette possibilité, on peut de contenter de l’imagerie Landsat qui offre un support d’informations permettant tout de même d’évaluer le niveau de fragilisation des sols par l’action du vent et par la dynamique des caractéristiques des facteurs telles que la couverture végétale aussi bien vivante que sénescente.

Architecture et filtres pour la détection des chenaux dans la glace de l'océan Arctique

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Suivi des changements des utilisations/occupations du sol en milieu urbain par imagerie satellitale de résolution spatiale moyenne : le cas de la région métropolitaine de Montréal

De nos jours les cartes d’utilisation/occupation du sol (USOS) à une échelle régionale sont habituellement générées à partir d’images satellitales de résolution modérée (entre 10 m et 30 m). Le National Land Cover Database aux États-Unis et le programme CORINE (Coordination of information on the environment) Land Cover en Europe, tous deux fondés sur les images LANDSAT, en sont des exemples représentatifs. Cependant ces cartes deviennent rapidement obsolètes, spécialement en environnement dynamique comme les megacités et les territoires métropolitains. Pour nombre d’applications, une mise à jour de ces cartes sur une base annuelle est requise. Depuis 2007, le USGS donne accès gratuitement à des images LANDSAT ortho-rectifiées. Des images archivées (depuis 1984) et des images acquises récemment sont disponibles. Sans aucun doute, une telle disponibilité d’images stimulera la recherche sur des méthodes et techniques rapides et efficaces pour un monitoring continue des changements des USOS à partir d’images à résolution moyenne. Cette recherche visait à évaluer le potentiel de telles images satellitales de résolution moyenne pour obtenir de l’information sur les changements des USOS à une échelle régionale dans le cas de la Communauté Métropolitaine de Montréal (CMM), une métropole nord-américaine typique. Les études précédentes ont démontré que les résultats de détection automatique des changements dépendent de plusieurs facteurs tels : 1) les caractéristiques des images (résolution spatiale, bandes spectrales, etc.); 2) la méthode même utilisée pour la détection automatique des changements; et 3) la complexité du milieu étudié. Dans le cas du milieu étudié, à l’exception du centre-ville et des artères commerciales, les utilisations du sol (industriel, commercial, résidentiel, etc.) sont bien délimitées. Ainsi cette étude s’est concentrée aux autres facteurs pouvant affecter les résultats, nommément, les caractéristiques des images et les méthodes de détection des changements. Nous avons utilisé des images TM/ETM+ de LANDSAT à 30 m de résolution spatiale et avec six bandes spectrales ainsi que des images VNIR-ASTER à 15 m de résolution spatiale et avec trois bandes spectrales afin d’évaluer l’impact des caractéristiques des images sur les résultats de détection des changements. En ce qui a trait à la méthode de détection des changements, nous avons décidé de comparer deux types de techniques automatiques : (1) techniques fournissant des informations principalement sur la localisation des changements et (2)techniques fournissant des informations à la fois sur la localisation des changements et sur les types de changement (classes « de-à »). Les principales conclusions de cette recherche sont les suivantes : Les techniques de détection de changement telles les différences d’image ou l’analyse des vecteurs de changements appliqués aux images multi-temporelles LANDSAT fournissent une image exacte des lieux où un changement est survenu d’une façon rapide et efficace. Elles peuvent donc être intégrées dans un système de monitoring continu à des fins d’évaluation rapide du volume des changements. Les cartes des changements peuvent aussi servir de guide pour l’acquisition d’images de haute résolution spatiale si l’identification détaillée du type de changement est nécessaire. Les techniques de détection de changement telles l’analyse en composantes principales et la comparaison post-classification appliquées aux images multi-temporelles LANDSAT fournissent une image relativement exacte de classes “de-à” mais à un niveau thématique très général (par exemple, bâti à espace vert et vice-versa, boisés à sol nu et vice-versa, etc.). Les images ASTER-VNIR avec une meilleure résolution spatiale mais avec moins de bandes spectrales que LANDSAT n’offrent pas un niveau thématique plus détaillé (par exemple, boisés à espace commercial ou industriel). Les résultats indiquent que la recherche future sur la détection des changements en milieu urbain devrait se concentrer aux changements du couvert végétal puisque les images à résolution moyenne sont très sensibles aux changements de ce type de couvert. Les cartes indiquant la localisation et le type des changements du couvert végétal sont en soi très utiles pour des applications comme le monitoring environnemental ou l’hydrologie urbaine. Elles peuvent aussi servir comme des indicateurs des changements de l’utilisation du sol. De techniques telles l’analyse des vecteurs de changement ou les indices de végétation son employées à cette fin.

Régionalisation et synthèse des patrons de la végétation du Québec : utilisation d'indices de patrons à l'échelle provinciale.

Le Québec est une immense province à l’intérieur de laquelle existe une grande diversité de conditions bioclimatiques et où les perturbations anthropiques et naturelles du couvert végétal sont nombreuses. À l’échelle provinciale, ces multiples facteurs interagissent pour sculpter la composition et la distribution des paysages. Les objectifs généraux de cette recherche visaient à explorer et comprendre la distribution spatiale des patrons des paysages du Québec, de même qu’à caractériser les patrons observés à partir d’images satellitaires. Pour ce faire, les patrons des paysages ont été quantifiés avec un ensemble complet d’indices calculés à partir d’une cartographie de la couverture végétale. Plusieurs approches ont été développées et appliquées pour interpréter les valeurs d’indices sur de vastes étendues et pour cartographier la distribution des patrons des paysages québécois. Les résultats ont révélé que les patrons de la végétation prédits par le Ministère des Ressources naturelles du Québec divergent des patrons de la couverture végétale observée. Ce mémoire dresse un portrait des paysages québécois et les synthétise de manière innovatrice, en plus de démontrer le potentiel d’utilisation des indices comme attributs biogéographiques à l’échelle nationale.

Caractérisation des occupations du sol en milieu urbain par imagerie radar

Cette étude vise à tester la pertinence des images RSO - de moyenne et de haute résolution - à la caractérisation des types d’occupation du sol en milieu urbain. Elle s’est basée sur des approches texturales à partir des statistiques de deuxième ordre. Plus spécifiquement, on recherche les paramètres de texture les plus pertinents pour discriminer les objets urbains. Il a été utilisé à cet égard des images Radarsat-1 en mode fin en polarisation HH et Radarsat-2 en mode fin en double et quadruple polarisation et en mode ultrafin en polarisation HH. Les occupations du sol recherchées étaient le bâti dense, le bâti de densité moyenne, le bâti de densité faible, le bâti industriel et institutionnel, la végétation de faible densité, la végétation dense et l’eau. Les neuf paramètres de textures analysés ont été regroupés, en familles selon leur définition mathématique. Les paramètres de ressemblance/dissemblance regroupent l’Homogénéité, le Contraste, la Similarité et la Dissimilarité. Les paramètres de désordre sont l’Entropie et le Deuxième Moment Angulaire. L’Écart-Type et la Corrélation sont des paramètres de dispersion et la Moyenne est une famille à part. Il ressort des expériences que certaines combinaisons de paramètres de texture provenant de familles différentes utilisés dans les classifications donnent de très bons résultants alors que d’autres associations de paramètres de texture de définition mathématiques proches génèrent de moins bons résultats. Par ailleurs on constate que si l’utilisation de plusieurs paramètres de texture améliore les classifications, la performance de celle-ci plafonne à partir de trois paramètres. Malgré la bonne performance de cette approche basée sur la complémentarité des paramètres de texture, des erreurs systématiques dues aux effets cardinaux subsistent sur les classifications. Pour pallier à ce problème, il a été développé un modèle de compensation radiométrique basé sur la section efficace radar (SER). Une simulation radar à partir du modèle numérique de surface du milieu a permis d'extraire les zones de rétrodiffusion des bâtis et d'analyser les rétrodiffusions correspondantes. Une règle de compensation des effets cardinaux fondée uniquement sur les réponses des objets en fonction de leur orientation par rapport au plan d'illumination par le faisceau du radar a été mise au point. Des applications de cet algorithme sur des images RADARSAT-1 et RADARSAT-2 en polarisations HH, HV, VH, et VV ont permis de réaliser de considérables gains et d’éliminer l’essentiel des erreurs de classification dues aux effets cardinaux.

L’utilisation de la polarimétrie radar et de la décomposition de Touzi pour la caractérisation et la classification des physionomies végétales des milieux humides : le cas du Lac Saint-Pierre.

Les milieux humides remplissent plusieurs fonctions écologiques d’importance et contribuent à la biodiversité de la faune et de la flore. Même s’il existe une reconnaissance croissante sur l’importante de protéger ces milieux, il n’en demeure pas moins que leur intégrité est encore menacée par la pression des activités humaines. L’inventaire et le suivi systématique des milieux humides constituent une nécessité et la télédétection est le seul moyen réaliste d’atteindre ce but. L’objectif de cette thèse consiste à contribuer et à améliorer la caractérisation des milieux humides en utilisant des données satellites acquises par des radars polarimétriques en bande L (ALOS-PALSAR) et C (RADARSAT-2). Cette thèse se fonde sur deux hypothèses (chap. 1). La première hypothèse stipule que les classes de physionomies végétales, basées sur la structure des végétaux, sont plus appropriées que les classes d’espèces végétales car mieux adaptées au contenu informationnel des images radar polarimétriques. La seconde hypothèse stipule que les algorithmes de décompositions polarimétriques permettent une extraction optimale de l’information polarimétrique comparativement à une approche multipolarisée basée sur les canaux de polarisation HH, HV et VV (chap. 3). En particulier, l’apport de la décomposition incohérente de Touzi pour l’inventaire et le suivi de milieux humides est examiné en détail. Cette décomposition permet de caractériser le type de diffusion, la phase, l’orientation, la symétrie, le degré de polarisation et la puissance rétrodiffusée d’une cible à l’aide d’une série de paramètres extraits d’une analyse des vecteurs et des valeurs propres de la matrice de cohérence. La région du lac Saint-Pierre a été sélectionnée comme site d’étude étant donné la grande diversité de ses milieux humides qui y couvrent plus de 20 000 ha. L’un des défis posés par cette thèse consiste au fait qu’il n’existe pas de système standard énumérant l’ensemble possible des classes physionomiques ni d’indications précises quant à leurs caractéristiques et dimensions. Une grande attention a donc été portée à la création de ces classes par recoupement de sources de données diverses et plus de 50 espèces végétales ont été regroupées en 9 classes physionomiques (chap. 7, 8 et 9). Plusieurs analyses sont proposées pour valider les hypothèses de cette thèse (chap. 9). Des analyses de sensibilité par diffusiogramme sont utilisées pour étudier les caractéristiques et la dispersion des physionomies végétales dans différents espaces constitués de paramètres polarimétriques ou canaux de polarisation (chap. 10 et 12). Des séries temporelles d’images RADARSAT-2 sont utilisées pour approfondir la compréhension de l’évolution saisonnière des physionomies végétales (chap. 12). L’algorithme de la divergence transformée est utilisé pour quantifier la séparabilité entre les classes physionomiques et pour identifier le ou les paramètres ayant le plus contribué(s) à leur séparabilité (chap. 11 et 13). Des classifications sont aussi proposées et les résultats comparés à une carte existante des milieux humide du lac Saint-Pierre (14). Finalement, une analyse du potentiel des paramètres polarimétrique en bande C et L est proposé pour le suivi de l’hydrologie des tourbières (chap. 15 et 16). Les analyses de sensibilité montrent que les paramètres de la 1re composante, relatifs à la portion dominante (polarisée) du signal, sont suffisants pour une caractérisation générale des physionomies végétales. Les paramètres des 2e et 3e composantes sont cependant nécessaires pour obtenir de meilleures séparabilités entre les classes (chap. 11 et 13) et une meilleure discrimination entre milieux humides et milieux secs (chap. 14). Cette thèse montre qu’il est préférable de considérer individuellement les paramètres des 1re, 2e et 3e composantes plutôt que leur somme pondérée par leurs valeurs propres respectives (chap. 10 et 12). Cette thèse examine également la complémentarité entre les paramètres de structure et ceux relatifs à la puissance rétrodiffusée, souvent ignorée et normalisée par la plupart des décompositions polarimétriques. La dimension temporelle (saisonnière) est essentielle pour la caractérisation et la classification des physionomies végétales (chap. 12, 13 et 14). Des images acquises au printemps (avril et mai) sont nécessaires pour discriminer les milieux secs des milieux humides alors que des images acquises en été (juillet et août) sont nécessaires pour raffiner la classification des physionomies végétales. Un arbre hiérarchique de classification développé dans cette thèse constitue une synthèse des connaissances acquises (chap. 14). À l’aide d’un nombre relativement réduit de paramètres polarimétriques et de règles de décisions simples, il est possible d’identifier, entre autres, trois classes de bas marais et de discriminer avec succès les hauts marais herbacés des autres classes physionomiques sans avoir recours à des sources de données auxiliaires. Les résultats obtenus sont comparables à ceux provenant d’une classification supervisée utilisant deux images Landsat-5 avec une exactitude globale de 77.3% et 79.0% respectivement. Diverses classifications utilisant la machine à vecteurs de support (SVM) permettent de reproduire les résultats obtenus avec l’arbre hiérarchique de classification. L’exploitation d’une plus forte dimensionalitée par le SVM, avec une précision globale maximale de 79.1%, ne permet cependant pas d’obtenir des résultats significativement meilleurs. Finalement, la phase de la décomposition de Touzi apparaît être le seul paramètre (en bande L) sensible aux variations du niveau d’eau sous la surface des tourbières ouvertes (chap. 16). Ce paramètre offre donc un grand potentiel pour le suivi de l’hydrologie des tourbières comparativement à la différence de phase entre les canaux HH et VV. Cette thèse démontre que les paramètres de la décomposition de Touzi permettent une meilleure caractérisation, de meilleures séparabilités et de meilleures classifications des physionomies végétales des milieux humides que les canaux de polarisation HH, HV et VV. Le regroupement des espèces végétales en classes physionomiques est un concept valable. Mais certaines espèces végétales partageant une physionomie similaire, mais occupant un milieu différent (haut vs bas marais), ont cependant présenté des différences significatives quant aux propriétés de leur rétrodiffusion.

Développement d’un modèle de classification probabiliste pour la cartographie du couvert nival dans les bassins versants d’Hydro-Québec à l’aide de données de micro-ondes passives

Chaque jour, des décisions doivent être prises quant à la quantité d'hydroélectricité produite au Québec. Ces décisions reposent sur la prévision des apports en eau dans les bassins versants produite à l'aide de modèles hydrologiques. Ces modèles prennent en compte plusieurs facteurs, dont notamment la présence ou l'absence de neige au sol. Cette information est primordiale durant la fonte printanière pour anticiper les apports à venir, puisqu'entre 30 et 40% du volume de crue peut provenir de la fonte du couvert nival. Il est donc nécessaire pour les prévisionnistes de pouvoir suivre l'évolution du couvert de neige de façon quotidienne afin d'ajuster leurs prévisions selon le phénomène de fonte. Des méthodes pour cartographier la neige au sol sont actuellement utilisées à l'Institut de recherche d'Hydro-Québec (IREQ), mais elles présentent quelques lacunes. Ce mémoire a pour objectif d'utiliser des données de télédétection en micro-ondes passives (le gradient de températures de brillance en position verticale (GTV)) à l'aide d'une approche statistique afin de produire des cartes neige/non-neige et d'en quantifier l'incertitude de classification. Pour ce faire, le GTV a été utilisé afin de calculer une probabilité de neige quotidienne via les mélanges de lois normales selon la statistique bayésienne. Par la suite, ces probabilités ont été modélisées à l'aide de la régression linéaire sur les logits et des cartographies du couvert nival ont été produites. Les résultats des modèles ont été validés qualitativement et quantitativement, puis leur intégration à Hydro-Québec a été discutée.

Los Mapas de riesgo de inundaciones: representación de la vulnerabilidad y aportación de las innovaciones tecnológicas

Los mapas de riesgo de inundaciones deberían mostrar las inundaciones en relación con los impactos potenciales que éstas pueden llegar a producir en personas, bienes y actividades. Por ello, es preciso añadir el concepto de vulnerabilidad al mero estudio del fenómeno físico. Así pues, los mapas de riesgo de daños por inundación son los verdaderos mapas de riesgo, ya que se elaboran, por una parte, a partir de cartografía que localiza y caracteriza el fenómeno físico de las inundaciones, y, por la otra, a partir de cartografía que localiza y caracteriza los elementos expuestos. El uso de las llamadas «nuevas tecnologías», como los SIG, la percepción remota, los sensores hidrológicos o Internet, representa un potencial de gran valor para el desarrollo de los mapas de riesgo de inundaciones, que es, hoy por hoy, un campo abierto a la investigación

Dégradation des forêts et stock de carbone dans la biomasse épigée de la forêt dense humide de Manompana - Nord Est de Madagascar

L’estimation du stock de carbone contenu dans les forêts peut être effectuée de plusieurs manières. Les méthodes les plus connues sont destructives et nécessitent l’abattage d’un grand nombre représentatif d’arbres. Cette représentativité est difficilement atteinte dans les forêts tropicales, présentant une diversité d’espèces exceptionnelles, comme à Madagascar. Afin d’évaluer le niveau de dégradation des forêts, une étude d'images par télédétection est effectuée au moyen de l’analyse du signal radiométrique, combinée à un inventaire non destructif de biomasse. L’étude de la dynamique du paysage proposé est alors basée sur une correction atmosphérique d’une image SPOT 5, de l’année 2009, et sur une classification semi supervisée de l’occupation des sols, combinant une classification préliminaire non supervisée, un échantillonnage aléatoire des classes et une classification supervisée avec un maximum de vraisemblance. La validation est effectuée à l’aide de points indépendants relevés lors des inventaires de biomasse avec des valeurs du stock de carbone bien précises. La classification non supervisée a permis de ressortir deux classes de forêt dénommées « peu dégradée » et « dégradée ». La première désigne l’état climax (le stock de carbone a atteint une valeur qui varie peu) alors que la seconde est caractérisée par un taux de carbone plus faible que le niveau climax, mais qui peut être atteint sans perturbation. Cette première classification permet alors de répartir les placettes d’inventaire dans chaque classe. La méthode d’inventaire recueille à la fois des données dendrométriques classiques (espèce, densité, hauteur totale, hauteur fût, diamètre) et des échantillons représentatifs de branches et de feuilles sur un arbre. Ces différents paramètres avec la densité de bois permettent d’établir une équation allométrique de laquelle est estimée la biomasse totale d’un arbre et conséquemment de la formation forestière. Par la suite, la classification supervisée a été effectuée à partir d’échantillons aléatoires donnant la valeur de séparabilité des classes, de la classification finale. De plus, les valeurs de stocks de carbone à l’hectare, estimées de chaque placette, ont permis de valider cette classification et d’avoir une évaluation de la précision. La connaissance de ce niveau de dégradation issue de données satellitaires à haute résolution spatiale, combinées à des données d’inventaire, ouvre le champ du suivi interannuel du stock de carbone et subséquemment de la modélisation de la situation future du stock de carbone dans différents types de forêts.

Développement de fibres optiques composites pour la génération du supercontinuum dans l’infrarouge

Les sources laser à large bande possédant les caractéristiques requises pour émettre sur la plage spectrale correspondant à la seconde fenêtre de transmission atmosphérique (3 à 5 μm) exercent un attrait considérable pour divers domaines tels que la télédétection de polluants atmosphériques et les contremesures infrarouges. Les supercontinua générés à l’intérieur de fibres optiques représentent une option intéressante pour réaliser ce type de sources laser. En effet, ils possèdent une intensité élevée, un large contenu spectral, une excellente directionnalité de faisceau, ainsi qu’un bon potentiel pour constituer des sources lumineuses compactes et robustes. Toutefois, la génération d’un tel supercontinuum implique certains défis à relever sur le plan de la conception des fibres optiques employées. En fait, ces fibres optiques doivent présenter de faibles pertes de propagation sur la plage spectrale de 3 à 5 μm, posséder un paramètre de non-linéarité élevé et permettre le pompage en régime anomal de dispersion à des longueurs d’onde pour lesquelles des sources laser compactes sont offertes commercialement. En matière de robustesse, ces fibres doivent également démontrer de bonnes propriétés mécaniques ainsi qu’une stabilité chimique appropriée vis-à-vis de la corrosion causée par l’humidité. Dans le cadre de cette thèse, un nouveau type de fibres composites à saut d’indice fortement contrasté a été développé pour atteindre ces objectifs de génération de supercontinuum. Ce type de fibres combine respectivement un verre de tellurite et un verre de germanate pour son coeur et sa gaine permettant ainsi d’atteindre une différence d’indice de réfraction d’environ 0.3 entre ces deux dernières structures. Grâce à cet important saut d’indice, ces fibres peuvent fortement confiner les modes optiques à l’intérieur de leur coeur, ce qui leur donne la possibilité d’atteindre un niveau élevé de non-linéarité et d’optimiser leurs caractéristiques de dispersion chromatique pour la génération du supercontinuum. D’autre part, leur section transversale toute solide leur confère aussi une meilleure stabilité environnementale comparativement à celle démontrée par les fibres optiques microstructurées à base de verres d’oxydes de métaux lourds, de verres de chalcogénure et de verres fluorés. Toutefois, leur fabrication nécessite l’appariement de verres dont les propriétés thermomécaniques concordent suffisamment ensemble pour permettre leur fibrage. Les travaux effectués ici démontrent la production de fibres optiques composites et leur potentiel pour la génération du supercontinuum dans l’infrarouge moyen.

Classification multi-échelle d'images à très haute résolution spatiale basée sur une nouvelle approche texturale

Résumé : Face à l’accroissement de la résolution spatiale des capteurs optiques satellitaires, de nouvelles stratégies doivent être développées pour classifier les images de télédétection. En effet, l’abondance de détails dans ces images diminue fortement l’efficacité des classifications spectrales; de nombreuses méthodes de classification texturale, notamment les approches statistiques, ne sont plus adaptées. À l’inverse, les approches structurelles offrent une ouverture intéressante : ces approches orientées objet consistent à étudier la structure de l’image pour en interpréter le sens. Un algorithme de ce type est proposé dans la première partie de cette thèse. Reposant sur la détection et l’analyse de points-clés (KPC : KeyPoint-based Classification), il offre une solution efficace au problème de la classification d’images à très haute résolution spatiale. Les classifications effectuées sur les données montrent en particulier sa capacité à différencier des textures visuellement similaires. Par ailleurs, il a été montré dans la littérature que la fusion évidentielle, reposant sur la théorie de Dempster-Shafer, est tout à fait adaptée aux images de télédétection en raison de son aptitude à intégrer des concepts tels que l’ambiguïté et l’incertitude. Peu d’études ont en revanche été menées sur l’application de cette théorie à des données texturales complexes telles que celles issues de classifications structurelles. La seconde partie de cette thèse vise à combler ce manque, en s’intéressant à la fusion de classifications KPC multi-échelle par la théorie de Dempster-Shafer. Les tests menés montrent que cette approche multi-échelle permet d’améliorer la classification finale dans le cas où l’image initiale est de faible qualité. De plus, l’étude effectuée met en évidence le potentiel d’amélioration apporté par l’estimation de la fiabilité des classifications intermédiaires, et fournit des pistes pour mener ces estimations.

Caractérisation de minéraux indicateurs par imagerie hyperspectrale et traitement de l'image dans l'infrarouge proche et l'infrarouge lointain

L’imagerie hyperspectrale (HSI) fournit de l’information spatiale et spectrale concernant l’émissivité de la surface des matériaux, ce qui peut être utilisée pour l’identification des minéraux. Pour cela, un matériel de référence ou endmember, qui en minéralogie est la forme la plus pure d’un minéral, est nécessaire. L’objectif principal de ce projet est l’identification des minéraux par imagerie hyperspectrale. Les informations de l’imagerie hyperspectrale ont été enregistrées à partir de l’énergie réfléchie de la surface du minéral. L’énergie solaire est la source d’énergie dans l’imagerie hyperspectrale de télédétection, alors qu’un élément chauffant est la source d’énergie utilisée dans les expériences de laboratoire. Dans la première étape de ce travail, les signatures spectrales des minéraux purs sont obtenues avec la caméra hyperspectrale, qui mesure le rayonnement réfléchi par la surface des minéraux. Dans ce projet, deux séries d’expériences ont été menées dans différentes plages de longueurs d’onde (0,4 à 1 µm et 7,7 à 11,8 µm). Dans la deuxième partie de ce projet, les signatures spectrales obtenues des échantillons individuels sont comparées avec des signatures spectrales de la bibliothèque hyperspectrale de l’ASTER. Dans la troisième partie, trois méthodes différentes de classification hyperspectrale sont considérées pour la classification. Spectral Angle Mapper (SAM), Spectral Information Divergence (SID), et Intercorrélation normalisée (NCC). Enfin, un système d’apprentissage automatique, Extreme Learning Machine (ELM), est utilisé pour identifier les minéraux. Deux types d’échantillons ont été utilisés dans ce projet. Le système d’ELM est divisé en deux parties, la phase d’entraînement et la phase de test du système. Dans la phase d’entraînement, la signature d’un seul échantillon minéral est entrée dans le système, et dans la phase du test, les signatures spectrales des différents minéraux, qui sont entrées dans la phase d’entraînement, sont comparées par rapport à des échantillons de minéraux mixtes afin de les identifier.

Spectroscopic constants and term values for the X2πi state of OH (v = 0-10)

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The dispersed laser-induced fluorescence spectrum of gas-phase C60 at 308 nm

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