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Les connaissances sur la morphologie de la Terre sont essentielles à la compréhension d’une variété de processus géomorphologiques et hydrologiques. Des avancées récentes dans le domaine de la télédétection ont significativement fait progresser notre habilité à se représenter la surface de la Terre. Parmi celles-ci, les données d’élévation LiDAR permettent la production de modèles numériques d’altitude (MNA) à haute résolution sur de grands territoires. Le LiDAR est une avancée technologique majeure permettant aux scientifiques de visualiser en détail la morphologie de la Terre et de représenter des reliefs peu prononcés, et ce, même sous la canopée des arbres. Une telle avancée technologique appelle au développement de nouvelles approches innovantes afin d’en réaliser le potentiel scientifique. Dans ce contexte, le présent travail vise à développer deux approches de cartographie numérique utilisant des données d’élévation LiDAR et servant à l’évaluation de la composition du sous-sol. La première approche à être développée utilise la localisation de crêtes de plage identifiées sur des MNA LiDAR afin de modéliser l’étendue maximale de la mer de Champlain, une large paléo-mer régionalement importante. Cette approche nous a permis de cartographier avec précision les 65 000 km2 autrefois inondés par la mer. Ce modèle sert à l’évaluation de la distribution des sédiments marins et littoraux dans les basses-terres du Saint-Laurent. La seconde approche utilise la relation entre des échantillons de matériel parental des sols (MPS) et des attributs topographiques dérivés de données LiDAR afin de cartographier à haute résolution et à une échelle régionale le MPS sur le Bouclier canadien. Pour ce faire, nous utilisons une approche novatrice combinant l’analyse d’image orientée-objet (AIOO) avec une classification par arbre décisionnel. Cette approche nous a permis de produire une carte du MPS à haute résolution sur plus de 185 km2 dans un environnement hétérogène de post-glaciation. Les connaissances issues de la production de ces deux modèles ont permis de conceptualiser la composition du sous-sol dans les régions limitrophes entre les basses-terres du Saint-Laurent et le Bouclier canadien. Ce modèle fournit aux chercheurs et aux gestionnaires de ressources des connaissances détaillées sur la géomorphologie de cette région et contribue à l’amélioration de notre capacité à saisir les services écosystémiques et à prédire les aléas environnementaux liés aux processus du sous-sol. / Knowledge of the earth’s morphology is essential to the understanding of many geomorphic and hydrologic processes. Recent advancements in the field of remote sensing have significantly improved our ability to assess the earth’s surface. From these, LiDAR elevation data permits the production of high-resolution digital elevation models (DEMs) over large areas. LiDAR is a major technological advance as it allows geoscientists to visualize the earth’s morphology in high detail, even allowing us to resolve low-relief landforms in forested areas where the surface is obstructed by vegetation cover. Such a technological advance calls for the development of new and novel approaches to realize the scientific potential of this new spatial data. In this context, the present work aims to develop two digital mapping approaches that use LiDAR elevation data for assessing the earth’s subsurface composition. The first approach to be developed uses the location of low-relief beach ridges observed on LiDAR-derived DEMs to map the extent of a large and regionally important paleo-sea, the Champlain Sea. This approach allowed us to accurately map the 65,000 km2 area once inundated by sea water. The model serves to the assessment of the distribution of marine and littoral sediments in the St. Lawrence Lowlands. The second approach uses the relationship between field-acquired samples of soil parent material (SPM) and LiDAR-derived topographic attributes to map SPM at high-resolution and at a regional scale on the Canadian Shield. To do so, we used a novel approach that combined object-based image analysis (OBIA) with a classification tree algorithm. This approach allowed us to produce a fine-resolution 185 km2 map of SPM in a heterogeneous post-glaciation Precambrian Shield setting. The knowledge obtained from producing these two models allowed us to conceptualize the subsurface composition at the limit between the St. Lawrence Lowlands and the Canadian Shield. This insight provides researchers and resource managers with a more detailed understanding of the geomorphology of this area and contributes to improve our capacity to grasp ecosystem services and predict environmental hazards related to subsurface processes.

Les forêts sont une ressource naturelle importante sur le plan écologique, culturel et économique, et sont confrontées à des défis croissants en raison des changements climatiques. Ces défis sont difficiles à prédire en raison de la nature complexe des interactions entre le climat et la végétation, dont une le feu. Compte tenu de l’importance des écosystèmes forestiers, des dangers potentiels des feux de forêt et de la complexité de leurs interactions, il est primordial d'acquérir une compréhension de ces systèmes à travers le prisme de la science des systèmes complexes. La science des systèmes complexes et ses techniques de modélisation associées peuvent fournir des informations sur de tels systèmes que les techniques de modélisation traditionnelles ne peuvent pas. Là où les techniques statistiques et basées sur équations cherchent à contourner la dynamique non-linéaire, auto-organisée et émergente des systèmes complexes, les approches de modélisation telles que les automates cellulaires et les modèles à base d'agents (MBA) embrassent cette complexité en cherchant à reproduire les interactions clés de ces systèmes. Bien qu'il existe de nombreux modèles de comportement du feu qui tiennent compte de la complexité, les MBA offrent un terrain d'entente entre les modèles de simulation empiriques et physiques qui peut fournir de nouvelles informations sur le comportement et la simulation du feu. Cette étude vise à améliorer notre compréhension du feu dans le contexte de la science des systèmes complexes en développant un tel MBA de propagation du feu. Le modèle utilise des données de type de carburant, de terrain et de météo pour créer l'environnement des agents. Le modèle est évalué à l'aide d’une étude de cas d'un incendie naturel qui s'est produit en 2001 dans le sud-ouest de l'Alberta, au Canada. Les résultats de cette étude confirment la valeur de la prise en compte de la complexité lors de la simulation d'incendies de forêt et démontrent l'utilité de la modélisation à base d'agents pour une telle tâche. / Forests are an ecologically, culturally, and economically important natural resource that face growing challenges due to climate change. These challenges are difficult to predict due to the complex nature of the interactions between climate and vegetation. Furthermore, fire is intrinsically linked to both climate and vegetation and is, itself, complex. Given the importance of forest ecosystems, the potential dangers of forest fires, and the complexity of their interactions, it is paramount to gain an understanding of these systems through the lens of complex systems science. Complex systems science and its attendant modeling techniques can provide insights on such systems that traditional modelling techniques cannot. Where statistical and equation-based techniques seek to work around the non-linear, self-organized, and emergent dynamics of complex systems, modelling approaches such as Cellular Automata and Agent-Based Models (ABM) embrace this complexity by seeking to reproduce the key interactions of these systems. While there exist numerous models of fire behaviour that account for complexity, ABM offers a middle ground between empirical and physical simulation models that may provide new insights into fire behaviour and simulation. This study seeks to add to our understanding of fire within the context of complex systems science by developing such an ABM of fire spread. The model uses fuel-type, terrain, and weather data to create the agent environment. The model is evaluated with a case study of a natural fire that occurred in 2001 in southwestern Alberta, Canada. Results of this study support the value of considering complexity when simulating forest fires and demonstrate the utility of ABM for such a task.

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Les changements du niveau de la mer sont un des indicateurs des changements climatiques qui affectent le monde depuis les dernière décennies. Dans les zones côtières, ce phénomène est à l'origine de l'érosion côtière, l'intrusion d'eau salée dans la nappe phréatique et les inondations. Les côtes du Canada ne sont pas épargnées. En effet, le niveau de la mer dans ces régions augmente actuellement et suit les tendances mondiales. Parmi ces zones côtières, celles du golfe du Saint-Laurent nous ont intéressées. Elles sont caractérisées par des propriétés physiques spécifiques comme l'isolement relatif par rapport l'océan Atlantique, la couverture de glace en hiver et la coulée de l'eau douce au printemps qui leurs confèrent un comportement particulier en termes de changements du niveau de la mer. Les changements du niveau de la mer peuvent être déterminés en intégrant les données des marégraphes et de l'altimétrie satellitaire que le résultat de cette procédure conduit à une détermination relative du niveau moyen de la mer. Cependant, parce que la structure de mesure de ces données est différente, certaines corrections doivent être appliquées. L'une des corrections parmi les plus essentielles est la longueur du Mouvement de Terrain Vertical (MTV) qui doit être prise en compte dans les données des marégraphes, car ces derniers sont connectés directement à la croûte terrestre. Différents phénomènes peuvent causer le MTV. À une échelle locale, la tectonique, l'affaissement et la sédimentation sont les facteurs qui créent le mouvement vertical et à une méso ou macro-échelle, la fonte des inlandsis qui entraîne une modification de la charge de masse de la surface de la terre, provoquent le mouvement des terres. Il existe divers modèles et méthodes de correction du MTV globaux et locaux, tels que l'Ajustement Isostatique Glaciaire (AIG), le Système Mondial de Navigation par Satellite (SMNS), l'Interférométrie par Radar Synthèse d'Ouverture (InRSO), Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) et le calcul de la différence entre données marégraphiques et altimétriques par satellite. Parmi ces méthodes, l'utilisation de la vitesse verticale des données GPS est la plus précise. Cependant, en raison du faible nombre de stations GPS dans ou proximité des stations marégraphiques, l'utilisation d'une approche plus globale est inévitable. En utilisant cette correction, le niveau moyen absolu de la mer sera obtenu. Dans cette étude, l'évaluation du MTV se fait par un algorithme d'InRSO, appelé Diffuseurs Persistants InRSO (DPInRSO en anglais PSInSAR). Les images du RSO du satellite Sentinel-1 sont soumises à l'analyse DPInRSO. Afin d'évaluer la précision de cette approche, les résultats de DPInRSO (obtenus du logiciel Stanford Method for Persistent Scatterers (StaMPS)) pour deux régions de l'est du Canada (Halifax et St. John's) sont comparés à la GPS vitesse verticale en analysant les séries temporelles de données. Également, en utilisant la même méthode, le mouvement vertical des terres dans 24 stations marégraphiques du golfe du Saint-Laurent sera corrigé. L'étude du niveau moyen de la mer est mise en oeuvre en utilisant l'analyse spectrale (analyse harmonique et analyse spectrale des moindres carrés (ASMC)) afin de supprimer les effets à long terme des constituants de la marée (constituants annuels et semi-annuels). Aussi, pour évaluer le niveau moyen absolu de la mer (NMAM) dans la région considérée, le niveau moyen de la mer calculé est corrigé sur la base des résultats du MTV. En conclusion, la comparaison des résultats de la technique DPInRSO avec les données GPS indique le comportement similaire des tendances au cours de la période d'étude. En d'autres termes, la méthode DPInRSO mesure le mouvement vertical des terres en précision millimétrique dans la région d'étude (à l'exception d'une station) et elle peut être appliquée pour les régions qu'elles ne se connectent pas sur le positionnement GPS continu des marégraphes. Dans le cas d'un changement du niveau de la mer, l'incompatibilité entre les données marégraphiques et altimétriques en termes de temps rend la conclusion plus diffcile. Cependant, sur la base d'observations continues dans des séries temporelles de données altimétriques, nous avons obtenu une tendance plus homogène du niveau de la mer (niveau moyen de la mer) dans toutes les stations, mais pour évaluer le changement à long terme du niveau de la mer et en raison de l'emplacement exact de la station marégraphique, ces dernières données doivent être prises en compte (à la fois dans le calcul du niveau moyen de la mer et des constituants de la marée). Enfin, en raison du faible changement de MTV, les valeurs moyennes absolues du niveau de la mer sont très proches de celles relatives, ce qui indique que nous pouvons évaluer les changements du niveau de la mer dans le golfe du Saint-Laurent, en utilisant uniquement les données marégraphiques et altimétriques. En plus de faire des corrections, des cartes de la tendance du niveau de la mer et des différences de phase entre les stations marégraphiques seront représentées. La qualité des données des marégraphes et de l'altimétrie satellitaire sera discutée et rapportée sur les résultats tirés de l'étude. / Sea level changes are one of the indicators of climate change that has affected the world in recent decades. In coastal areas, this phenomenon has caused coastal erosion, saltwater intrusion into the groundwater and floods. These environmental changes can also be seen in Canada's coasts. Indeed, the sea level in these regions is currently increasing and follows the global trends. Among these coastal areas, those of the Gulf of St. Lawrence interested us. This area is characterized by specific physical properties such as relative isolation from the Atlantic Ocean, winter ice cover and spring freshwater flow that confer particular behavior in terms of sea level changes. Sea level changes can be determined by integrating the tide gauge and satellite altimetry data that the result of this procedure leads to a relative determination of mean sea level. However, because the measurement structures of these data are different, some corrections should be applied. One of the most essential corrections is the length of the Vertical Land Motion (VLM) which must be taken into account in tide gauge data, as these are connected directly to the Earth crust. Different phenomena can cause VLM. In the local scale, tectonics, subsidence and sedimentation are the factors that create vertical movement and in global scale, melting of ice sheets, which leads to change the mass loading of the earth's surface, cause the land motion. There are various global and local VLM correction models and methods such as, Glacial Isostatic Adjustment (GIA), Global Navigation Satellite Systems (GNSS), Interferometry Synthetic Aperture Radar (InSAR), Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) and calculation of difference between satellite altimetry and tide gauge data. Between these methods, using the vertical velocity of GPS data is the most accurate one. However, due to the low number of GPS stations in or near the tide gauge stations, using a more comprehensive approach is inevitable. By applying this correction, the absolute mean sea level will be obtained. In this study, VLM is examined by one algorithm of InSAR which is called Persistent Scatterer InSAR (PSInSAR). The Sentinel-1 single-look SAR images are used for PSInSAR analysis. In order to accuracy assessment of this approach, the results of PSInSAR (obtained from Stanford Method for Persistent Scatterers software (StaMPS)) for two regions in east of Canada (Halifax and St. John's) are compared with GPS vertical velocity by analyzing their time series data. Equally, by using the same method, vertical land movement in 24 tide gauge station in Gulf of St. Lawrence will be corrected. Investigation of mean sea level is implemented by using the spectral analysis (Harmonic analysis and Least Square Spectral Analysis) in order to remove the long-term effects of tidal constituent (annual and semiannual constituents). Also, to assess the Absolute Mean Sea Level (AMSL) in considered region, calculated mean sea level is corrected based on the results of VLM. In conclusion, comparing of the results of PSInSAR technique with GPS data indicate the similar behavior of trends during the period of study. In other words, PSInSAR method measures vertical land motion in millimeter precision in study region (except of one station) and it can be applied for regions that they do not connect on continuous GPS positioning of tide gauges. In the case of sea level change, incompatibility between tide gauge and altimetry data in terms of time makes the conclusion harder. However, based on continues observations in time series of altimetry data, we obtained more homogeneous sea level trend (mean sea level) in all stations, but to evaluate the long-term sea level change and because of exact location of tide gauge station, this latter data must be considered (both in calculation of mean sea level and tidal constituents). Finally, because of small values of VLM, absolute mean sea level values are very close to relative one which indicate that, we can evaluate the sea level changes in Gulf of Saint Lawrence by using only the tide gauge and altimetry data. In addition to making corrections, the maps of sea level trend and phase differences between tide gauge stations will be represented. The quality of the tide gauge and satellite altimetry records will be discussed and reported over the drawn results of the study.

Dans la forêt boréale, l’augmentation de la fréquence et de la superficie d’îlots de pessières à lichens sur le territoire québécois a déjà été observée et pourrait résulter en une migration vers le sud de la limite nordique des pessières à mousses. Ce phénomène survient après des échecs de régénération, qui ont lieu lorsque le milieu est préalablement fragilisé lorsqu’une nouvelle perturbation affecte le peuplement. Avec la possibilité de détecter ce stress en analysant les propriétés spectrales de la végétation, les zones perturbées pourraient alors être identifiées. L’objectif principal de la présente étude est d’établir des liens entre d’une part, les informations extraites des signatures spectrales et d’autre part, les indices de végétation et les différents types de stress affectant les écosystèmes boréaux. Cela permettra de savoir s’il est possible d’identifier les pessières à mousses à risque de subir un accident de régénération en étudiant les propriétés spectrales de la végétation comme indicateur de stress. Pour répondre à cet objectif, des sites d’échantillonnage ont été positionnées aux 51e, 52e et 53e parallèles le long de la route de la baie James. Les placettes ont été regroupées en paires afin de faire des tests appariés et ainsi comparer les deux types de peuplements. Sur le terrain, les signatures spectrales ont été prises sur les feuilles aléatoirement prélevées sur cinq épinettes noires. Ces mesures ont été prises tout au long de la saison de croissance (3 campagnes d’échantillonnage). Quatre indices de végétation (NDVI, NDWI, PRI et SIPI) ont été extraits des signatures spectrales, et la pente moyenne du red-edge a été calculée. Les résultats obtenus ont permis de déterminer que certaines des pessières à mousses ont des valeurs très proches de celles des pessières à lichens, qui sont considérées comme des écosystèmes stressés. À partir de ces résultats, il est possible de supposer que le stress peut également être identifié à l’échelle du paysage (sur les images satellitaires) et ainsi permettre un suivi et une gestion après les feux et les épidémies afin de limiter les pertes de ce précieux écosystème. / In the boreal forest of northern Québec, the size and quantity of lichen woodlands patches is increasing, and taking over the spruce-moss forest territory. The phenomenon has been observed, and scientists now believe that the northern limit of the spruce-moss forest will slowly move south. This shift of ecosystem happens when the forest stand is already fragilized, and a perturbation occurs. Vegetation’s spectral properties can be used as a tool to assess and identify disturbed forest areas The main objective of this study is to establish relations between data extracted from spectral signatures, vegetation indexes and different types of stress that could affect boreal ecosystems. The identification spruce-moss woodlands prone to regeneration failure could be achieved with the study of spectral properties as stress indicators. In order to achieve this objective, sites from 3 latitudes (51, 52 and 53) have been sampled on James Bay Road. Plots have been regrouped in pairs for subsequent pairwise statistical tests to compare results from both forest stand types. Spectral signatures have been measured on 5 randomly chosen black spruces. These measurements were taken throughout the growing season (3 sampling campaigns). Four vegetation indexes have been extracted from spectral signatures (NDVI, NDWI, PRI and SIPI), and the mean slope of the red-edge area have been calculated. Results have shown that some of the spruce-moss stands have had very similar values to those from the lichen woodlands, that are considered as stressed ecosystems. From these results, it is possible to assume that stressed ecosystems can be detected at landscape level (on satellite images). Monitoring vegetation stress can help improve forest management after forest fires and insect’s epidemics to prevent the loss of this beautiful ecosystem.