Cette thèse porte sur l’estimation spatiale de la teneur superficielle en carbone organiquedu sol ou teneur en SOC (pour ’Soil Organic Carbon content’), à l’échelle d’une petite région agricolefrancilienne. La variabilité de la teneur en SOC a été identifiée comme étant l’une des principales sourcesd’incertitude de la prédiction des stocks de SOC, dont l’accroissement favorise la fertilité des sols etl’atténuation des émissions de gaz à effet de serre. Nous utilisons des données provenant de sourceshétérogènes décrites selon différentes résolutions spatiales (prélèvements de sol, carte pédologique, imagessatellitaires multispectrales, etc) dans le but de produire d’une part une information spatiale exhaustive,et d’autre part des estimations précises de la teneur en SOC sur la région d’étude ainsi qu’une uneévaluation des incertitudes associées. Plusieurs modèles originaux, dont certains tiennent compte duchangement du support, sont construits et plusieurs approches et méthodes de prédiction sont considérées.Parmi elles, on retrouve des méthodes bayésiennes récentes et performantes permettant non seulementd’inférer des modèles sophistiqués intégrant conjointement des données de résolution spatiale différentemais aussi de traiter des données en grande dimension. Afin d’optimiser la qualité de la prédictiondes modélisations multi-sources, nous proposons également une approche efficace et rapide permettantd’accroître l’influence d’un type de données importantes mais sous-représentées dans l’ensemble de toutesles données initialement intégrées. / In this thesis, we are interested in the spatial estimation of the topsoil organic carbon(SOC) content over a small agricultural area located West of Paris. The variability of the SOC contenthas been identified as one of the main sources of prediction uncertainty of SOC stocks, whose increasepromotes soil fertility and mitigates greenhouse gas emissions. We use data issued from heterogeneoussources defined at different spatial resolutions (soil samples, soil map, multispectral satellite images, etc)with the aim of providing on the one hand an exhaustive spatial information, and on the other accurateestimates of the SOC content in the study region and an assessment of the related uncertainties. Severaloriginal models, some of which incorporate the change of support, are built and several approaches andprediction methods are considered. These include recent and powerful Bayesian methods enabling notonly the inference of sophisticated models integrating jointly data of different spatial resolutions butalso the exploitation of large data sets. In order to optimize the quality of prediction of the multi-sourcedata modellings, we also propose an efficient and fast approach : it allows to increase the influence of animportant but under-represented type of data, in the set of all initially integrated data.

Esta tesis está basada en la modelización jerárquica espacial desde la perspectiva Bayesiana para el estudio de enfermedades en cultivos agrícolas. La necesidad de controlar la variabilidad espacial presente en la mayoría de los datos observados en Agricultura, exige la búsqueda de nuevas alternativas de modelización capaces de recoger adecuadamente la estructura de interrelaciones entre los individuos estudiados. En este sentido, el objetivo general de la tesis es el aporte de herramientas de modelización generales en el ámbito del análisis espacial, que permitan estudiar la presencia de enfermedades en cultivos agrícolas y describan la distribución de los patrones de contagio cuando se tiene poca información y no se tienen covariables explicativas.En general, las modelizaciones propuestas reconocen la existencia de correlación espacial a pequeña escala. Al ilustrar la metodología con datos reales, se reconoce la importancia de la variabilidad espacial y es gracias a ella que puede llegar a comprenderse la dinámica de contagio y el patrón de movilidad de los agentes causantes de la enfermedad en el contexto agrícola. Por lo tanto, un proceso espacial combinado con modelos jerárquicos y vistos desde el paradigma Bayesiano, permite la construcción de herramientas útiles en estudios epidemiológicos en cualquier contexto, y permiten estudiar la incidencia y extensión de fenómenos asociados a un proceso espacial. / Monsalve Graterol, NC. (2013). Modelos jerárquicos bayesianos espaciales en epidemiología agrícola [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/19161 / Palancia