L'imagerie hyperspectrale compte un vaste éventail d'applications, du tri des matières recyclables à l'agriculture, en passant par l'exploration géologique. Cependant, l'exploitation de cette forme d'imagerie est, encore aujourd'hui, majoritairement basée sur des algorithmes statistiques. Pendant ce temps, des domaines comme la vision numérique et le traitement de la langue naturelle jouissent d'avancées majeures propulsées par l'apprentissage profond. Plusieurs défis persistent afin d'effectuer le transfert de ces techniques d'apprentissage profond vers l'imagerie hyperspectrale. Notamment, il n'existe pas de grands ensembles de données hyperspectrales annotés, qui sont nécessaires pour l'entrainement de modèles d'apprentissage profond. De plus, la nature des données nécessite que les architectures développées en vision numérique soient adaptées afin de tirer profit de l'information spectrale plutôt que géométrique. L'objectif de ce projet est de relever ces multiples défis. Premièrement, nos travaux incluent le développement d'un vaste ensemble de données de détection de cibles hyperspectrales rares pour l'évaluation des performances. Ensuite, une technique d'entrainement basé sur la génération d'échantillons synthétiques est adaptée de la littérature afin de permettre l'entrainement sans disposer d'ensembles de données préalablement étiquetées. Finalement, des modèles développés pour la vision numérique sont modifiés afin d'exploiter la nature spectrale de nos données. Plus spécifiquement, nous nous concentrons sur le Shifted Windows (Swin) Transformer, une architecture ayant récemment fait ses preuves en dépassant les performances de plusieurs techniques de pointe, par exemple en détection d'objets sur l'ensemble Common objects in context (COCO). L'ensemble de nos travaux permettent à nos modèles d'atteindre un temps d'inférence de 86.9 % à 93.6 % plus rapide et une précision améliorée par rapport aux algorithmes statistiques traditionnels. Quoique les résultats obtenus soient prometteurs, nous concluons en énumérant de potentielles améliorations qui, selon nous, permettraient d'élever cette performance davantage. / Hyperspectral imagery has a vast range of applications, from sorting in recycling centers to agriculture, including geological exploration. However, the exploitation of this type of imagery is, to this day, mostly performed using statistical algorithms. Meanwhile, fields like computer vision and natural language processing benefit from major advances fueled by deep learning. Several challenges impede the transfer of these deep learning techniques to hyperspectral imagery. Notably, no large hyperspectral labeled datasets, which are necessary to train deep learning models, are available. Moreover, the nature of the data calls for adjustments of architectures introduced in computer vision in order to take advantage of the spectral information rather than the geometric information. Therefore, our goal is to tackle these multiple challenges. First, our work includes the development of a vast dataset for hyperspectral rare target detection to enable performance evaluation. Second, we adapt a training technique based on synthetic samples generation to allow training without previously labeled data. Finally, we adapt deep learning models developed for computer vision to suit our spectral data. Specifically, we focus on the Shifted Windows (Swin) Transformer, an architecture that has recently proven itself by surpassing multiple state-of-the-art techniques, including for object detection on the Common objects in context (COCO) dataset. Together, the different parts of our work allow our models to reach an inference time 86.9 % to 93.6 % faster and an improved accuracy over traditional statistical algorithms. Even though the achieved results are very promising, we conclude by enumerating potential improvements we think could greatly benefit the system's performance.

L'imagerie hyper-spectrale (IHS) consiste à créer et à analyser des images de la même scène pour une succession de longueurs d'onde dans un domaine spectral donné. De telles images apportent des informations sur la constitution chimique des objets et permettent ainsi de distinguer des objets de même couleur mais de compositions chimiques différentes. <br />Cependant, quel que soit le domaine d'application, la plupart des méthodes développées pour le traitement des images hyperspectrales analysent les données sans prendre en compte l'information spatiale. Les pixels sont alors traités individuellement comme un simple tableau de mesures spectrales sans arrangement particulier. Cependant, l'exploitation conjointe de l'information spectrale et spatiale disponibles, du fait entre autres, de l'apparition d'imageurs spectraux de meilleure résolution, apparaît aujourd'hui essentielle pour permettre le traitement d'images de contenu complexe.<br />Dans le cadre de nos travaux concernant l'IHS, nous nous sommes intéressés à cette<br />problématique. Nous avons ainsi proposé un schéma itératif générique appelé \emph{papillon} permettant de mêler les aspects spatiaux et spectraux de manière symétrique, de façon à ne pas privilégier un espace par rapport à l'autre et de manière conjointe, de façon à ce que l'information spatiale se nourrisse de l'information spectrale et vice-versa, pour avancer dans le processus de traitement de l'image. Pour ce faire, la combinaison spectro/spatiale proposée repose, d'une part, sur la construction d'un espace spectral adapté à l'information topologique (construction de variables latentes), et d'autre part, sur la génération d'une topologie sur l'espace spatial. Dans nos développements récents, la notion d'information topologique est limitée à la notion de région.\\<br />L'approche proposée apparaît comme une procédure générique dont le contenu et l'implémentation peuvent être choisis et adaptés aux images traitées. Dans le cadre de cette thèse, nous avons proposé une implémentation utilisant une étape de division suivie d'une étape de fusion. La construction d'un espace adapté pour chacune de ces deux étapes a été réalisée respectivement par la diagonalisation de la matrice de variance intra-région et inter-région. Nous avons également utilisé, pour l'étape de division, plusieurs approches de segmentation régions dont les coupes normalisées avec contrainte spatiale et une version modifiée de l'algorithme de partage des eaux ou LPE. <br />Pour finir, nous avons validé le fonctionnement de notre approche et illustré ces principales caractéristiques à l'aide d'images synthétiques et réelles.

La spectro-imagerie consiste à acquérir l'image d'une scène dans un grand nombre de bandes spectrales en parallèle. Comme la taille des détecteurs actuels ne permet pas l'acquisition simultanée de toute l'information, la plupart des dispositifs comportent un système de balayage, qu'il soit spectral ou spatial. Malheureusement, ce balayage conduit souvent à n'utiliser qu'une faible portion de la lumière disponible. Or, dans l'infrarouge moyen (3µm - 5µm) et lointain (8µm - 12µm), le bruit propre des détecteurs est trop élevé pour permettre un tel gaspillage du flux. Un spectro-imageur par transformée de Fourier statique à grande étendue, constitué de l'association d'un système d'imagerie bi-dimensionnelle et d'un interféromètre à deux ondes, est une réponse à ce problème, et se trouve de surcroît bien adapté à l'imagerie aéroportée. C'est un tel système que nous avons étudié, du point de vue des performances radiométriques, de l'encombrement, et des aberrations. Nous avons ensuite réalisé un instrument visible afin de valider expérimentalement le concept optique, ce qui a été fait lors d'une campagne de mesures aéroportées.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdorales, 2014-2015 / De nos jours, les drones se présentent comme une nouvelle tendance dans le domaine de la télédétection civile grâce à leur capacité de combler plusieurs lacunes inhérentes aux plateformes conventionnelles. Les capteurs hyperspectraux embarqués sur ces systèmes figurent parmi les solutions en émergence et qui offrent de nouvelles opportunités en matière de cartographie de la surface terrestre. Cette solution se caractérise par l’acquisition des données à très hautes résolutions spectrale, spatiale et temporelle. Le présent travail vise à faire progresser les connaissances relatives à l'élaboration de cartographie des minéraux établie à partir d'images acquises à l'aide de cette solution. Il aborde notamment les problèmes liés aux distorsions inhérentes au processus d’acquisition des données et les méthodes permettant de les corriger. Il s’intéresse également à la conception d’une méthode de classification qui soit adaptée aux caractéristiques de ces données notamment en termes du grand volume et de la haute résolution spatiale. / Nowadays, unmanned aerial systems have become a new trend in the field of civilian remote sensing. These systems allow overcoming several shortcomings of conventional platforms. The hyperspectral sensors mounted on this type of platform are amongst the up and coming solutions that provide new opportunities for mapping land surface. This solution is characterized by the acquisition of data at very high spectral, spatial and temporal resolutions. The present work aims to advance knowledge about mineral mapping using images acquired with this solution. It particularly addresses issues related to the distortions of the data acquired from such a system and methods to correct them. It also focused on the conception of a classification method that is suited to the characteristics of these data particularly in terms of large volume and high spatial resolution.

SpIOMM, le Spectromètre imageur à transformée de Fourier de l’Observatoire du Mont-Mégantic génère des fichiers de taille imposante, de l’ordre de 700 Mo et SITELLE, son successeur génèrera des fichiers de l’ordre du Go. Puisque plusieurs fichiers peuvent être générés durant une nuit d’observation et que les astronomes ne sont pas toujours sur place pour effectuer leurs observations, ces fichiers apportent à la fois des besoins de stockage et de transfert de données. Afin de minimiser l’espace nécessaire à son stockage et de minimiser la bande passante et le temps de transfert nécessaire pour obtenir le fichier à distance, trois techniques de compression sont abordées. Les deux premières sont des techniques de compression sans perte et la troisième en est une avec perte. Les deux premières permettent d’obtenir de meilleurs taux de compression que les algorithmes génériques que sont zip et gzip2, avec des taux de compression de l’ordre de 1; 19 : 1 à 1; 22 : 1. La troisième permet des taux de compression allant jusqu’à un ratio de 64 : 1. Les effets des perte sont étudiés pour évaluer l’effet de la compression sur les mesures de photométrie et les analyses basées sur les spectres. / SpIOMM, the Imaging Fourier Transform Spectrometer of the Observatoire du Mont-Mégantic generates huge files of about 700 MB per file on average, and SITELLE, its successor will generate files of a few GB. Since several files can be generated during an observation night and the astronomers are not always on-site, there is an increasing need for both storage and transmission. To minimize storage space, bandwidth use and transmission time, three data compression techniques are presented. The first two techniques are lossless data compression and the third one is lossy. The lossless techniques give better results than generic techniques that are zip and gzip2, with compression ratios varying from 1:19 : 1 to 1:22 : 1. The lossy technique compresses files up to a 64 : 1 ratio. The effect of the lossy process on the photometric measurements and the spectra analysis is also studied.

Cette thèse présente l’étude de deux restes de supernova galactiques dans le domaine visible : la nébuleuse du Voile et Cassiopeia A. Les observations de ces objets ont été conduites avec deux spectromètres imageurs à transformée de Fourier (iFTS) : SpIOMM, installé à l’Observatoire du Mont-Mégantic, et SITELLE installé au télescope Canada-France-Hawaï. La première partie de la thèse consiste en une étude hyperspectrale du Voile. Grâce au grand champ de vue de SpIOMM (120STX120), la presque totalité des structures filamentaires situées au nord-est du Voile (NGC 6992/95) ont pu être cartographiées et analysées. Au total, près de 3 millions de spectres ont été obtenus couvrant les raies d’émission suivantes : HFF, HVT, [O III] NAK NAK4959,5007, [N II] NAK NAK6548,6583 et [S II] NAK NAK6716,6731. Afin de cartographier la raie de [O II] NAK3727+3729, l’instrument SITELLE a été utilisé pour observer un champ du Voile dans NGC 6992. Quelques spectres à longue fente couvrant tout le domaine visible (3624-7433 Å) ont été obtenus en complément. L’étude hyperspectrale du Voile a permis de générer plusieurs cartes de ratios permettant d’apprécier la variété et la complexité des différentes raies émissions et leurs intensités relatives aux régions observées. L’analyse systématique de ces observations en utilisant les modèles de choc évalués par le code de modélisation MAPPINGS a permis de mieux comprendre l’interaction complexe entre les chocs et le gaz circumstellaire et interstellaire autour du Voile. Les régions observées ont été analysées à l’aide de plusieurs diagrammes diagnostiques et cartes d’analyses mettant en évidence les différents paramètres de choc, tels que la localisation des chocs incomplets, les vitesses de choc et les densités électroniques. De plus, les cartes d’abondances d’oxygène, d’azote et de soufre sont présentées permettant d’apprécier la composition chimique des régions observées. La deuxième partie de la thèse est consacrée à l’étude de Cassiopeia A avec SpIOMM. L’entièreté des émissions en [N II] NAK NAK6548,6583 et [S II] NAK NAK6716,6731 ont été cartographiées. Les quasistationary flocculi riches en azote ainsi que les éjectas riches en [S II] sont analysés. En combinant les données d’archive de Hubble et les données de SpIOMM, nous avons obtenu une vue tridimensionnelle de l’objet qui permet de localiser les positions spatiales des éjectas [S II] autour du centre de l’explosion, ce qui a permis d’apprécier l’inhomogénéité de leur distribution. À partir de nos données et à l’aide d’une nouvelle méthode, nous avons réévalué la distance de Cas A à 3.33 ACK 0.10 kpc. / This thesis presents the analysis of two galactic supernova remnants in the visible spectral range: the Veil Nebula and Cassiopeia A. The observations were conducted with two wide-field imaging Fourier transform spectrometer (iFTS) : SpIOMM installed at the Observatoire du Mont-Mégantic and SITELLE recently installed at the Canada–France–Hawaii Telescope. The first part of the thesis consists of a hyperspectral analysis of the Veil Nebula. With the wide field of view provided by SpIOMM (120STX120), nearly all of the filamentary structures located in the north-eastern part of the Veil have been mapped and analysed. In total, nearly 3 million spectra have been obtained covering the following emission lines : HFF, HVT, [O III] NAK NAK4959,5007, [N II] NAK NAK6548,6583 and [S II] NAK NAK6716,6731. In order to map the [O II] NAK3727+3729 lines, SITELLE has been used to observed one region in the Veil centered on NGC 6992. A few long slit spectra were also obtained covering the visible range 3624-7433 Å. The hyperspectral analysis of the Veil Nebula has allowed the creation of several ratios maps allowing to appreciate the variety and complexity of the different emission lines and their relative intensities in the observed regions. A systematic analysis of the observations using shock models evaluated by the modeling code MAPPINGS have helped to better understand the complex interaction between shocks and the circumstellar and interstellar gas around the object. The observed areas were analyzed using several diagnostic diagrams and ratios maps highlighting the different impact of several shock parameters such as the location of incomplete shock, impact velocities and electron densities. In addition, abundance maps of oxygen, nitrogen and sulfur are presented to assess the chemical composition of the remnant. The second part of the thesis is dedicated to the analysis of Cassiopeia A with SpIOMM. All the [N II] NAK NAK6548,6583 and [S II] NAK NAK6716,6731 emissions have been mapped, allowing the analysis of the nitrogen rich quasi-stationnary flocculi as well as the fast moving ejecta visible in [S II]. We used multi-epoch observations from the Hubble Space Telescope combined with data taken with SpIOMM to generate a three-dimensional spatial view of the [S II] NAK NAK6716, 6731 emissions showing their location, expansion velocity and the [S II] doublet line ratio for multiple locations in the remnant. Finally, we re-evaluate the distance to Cas A using a new method and obtained 3.33ACK0.10 kpc.

Titre de l'écran-titre (visionné le 23 janvier 2024) / Un vidéo en mp4 montrant une interprétation à trois dimensions unique de NGC6888 révélant une coquille hautement inhomogène et des structures asymétriques. / Les vents des étoiles massives jouent un rôle majeur dans l'enrichissement du milieu interstellaire. L'étoile Wolf-Rayet WR136 a traversé au cours de sa vie plusieurs périodes de forte perte de masse, qui ont poussé des quantités notables de matière de sa surface jusqu'à la bulle qui l'entoure : NGC6888. Cette nébuleuse, aussi appelée la nébuleuse du Croissant, résulte de l'interaction entre les vents rapides actuels de l'étoile WR et le matériel éjecté pendant sa phase précédente de supergéante rouge ou de lumineuse bleue variable. Ce travail présente les données hyperspectrales de NGC6888 acquises par le spectromètre imageur à transformée de Fourier SITELLE (au télescope Canada-France-Hawaï), qui en permettent l'analyse spatiale et spectrale. Les sept cubes de données répartis sur deux champs de vue couvrent la majeure partie de la nébuleuse avec une résolution spectrale allant jusqu'à 3000, ce qui permet une description spatiale sans précédent de caractéristiques comme la température et la densité électronique, la cinématique et la morphologie. Le doublet de soufre décrit de basses densités électroniques plus faibles que 400 cm⁻³ alors que les raies aurorales [Nɪɪ]λ5755 et [Oɪɪɪ]λ4363 nous permettent de calculer des températures électroniques de 7000 et de plus de 20 000K respectivement, qui montrent encore ici la stratification entre les deux coquilles. Le champ de correction de l'extinction interstellaire sur toute la nébuleuse est déterminé pour la première fois. Les résultats incluent également une analyse en plusieurs couches de la cinématique de la bulle avec des vitesses d'expansion allant jusqu'à un minimum de 75 km s⁻¹ pour la bulle intérieure, filamenteuse et dominée par des émissions en Hα. La coquille extérieure, plus lisse et dominée par le doublet de [Oɪɪɪ]λλ4959,5007 montre plutôt des vitesses d'expansion allant jusqu'à 80 km s⁻¹. Une interprétation à trois dimensions unique de NGC6888 révèle une coquille hautement inhomogène et des structures asymétriques. / The study of nebulae around WR stars can hint us about the mass-loss history of massive stars and about the enrichment of the interstellar medium (ISM). We have observed the southwestern and northern part of the wind-blown bubble NGC6888, a Wolf-Rayet (WR) nebula using the imaging Fourier transform spectrometer SITELLE at the Canada-France-Hawaii Telescope. The observations consist of a total of 7 multispectral cubes covering two fields of view of 11 x 11 arcminutes². This gives an optical overview of NGC6888 allowing the investigation of the spatial and spectral variations of more than 23 characteristic visible lines with a resolution reaching up to 3000. Results include a multi-layered bubble's kinematics analysis with expansion velocities up to 75 km s⁻¹ for the inside bubble, clumpy and dominated in emission by the Hα line. The outside bubble, much smoother and dominated by the [O ɪɪɪ] line doublet shows expanstion velocities up to 80 km s⁻¹. The sulfur doublet [S ɪɪ]λλ6716,6731 describes tenuous electronic densities smaller than 400 cm⁻³ while other faint and auroral lines including [N ɪɪ]λ5755 and [O ɪɪɪ]λ4363 lead to electronic temperatures of approximately 7000 and up to 20 000 K respectively, which is coherent with the values in the literature but shows an evident stratification between the tow shells. A three-dimentional data interpretation reveals an inhomogeneous and asymetrical shell.

Titre de l'écran-titre (visionné le 18 mars 2024) / Les sédiments aquatiques sont des archives précieuses de l'histoire des écosystèmes, et elles contiennent des informations permettant de reconstituer le passé et de prévoir l'évolution de l'état des écosystèmes. Les carottes de sédiments lacustres fournissent des données à long terme essentielles pour distinguer le rythme et l'étendue des changements environnementaux naturels, comprendre les écosystèmes avant les impacts anthropiques et établir l'état de référence des écosystèmes. Cependant, la plupart des techniques d'analyse des sédiments sont destructives, prennent du temps et ont une résolution relativement faible. Ces dernières années, l'imagerie hyperspectrale s'est imposée comme une nouvelle technologie en paléolimnologie. Contrairement aux méthodes traditionnelles, cette technologie permet la reconstruction rapide, non destructive et très détaillée (résolution spatiale submillimétrique) des caractéristiques physiques, biologiques et chimiques des carottes de sédiments. Ce doctorat vise à étudier les réponses des lacs à de multiples facteurs de stress au cours des 150 dernières années en utilisant diverses propriétés des carottes de sédiments identifiées grâce à l'imagerie hyperspectrale. Cette thèse examine 116 carottes de sédiments lacustres prélevées pendant trois étés (2017-2019) dans des lacs canadiens répartis dans 11 écozones. La recherche a été menée dans le cadre du programme du Réseau canadien Lake Pulse du CRSNG (Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada). Les images hyperspectrales (HSI), combinées avec d'autres proxies, ont été employées pour développer des modèles d'apprentissage automatique et statistiques. Ces modèles ont permis d'analyser la composition des sédiments et, par conséquent, de reconstituer les changements environnementaux passés dans l'ensemble du Canada. En plus des données principales provenant de l'imagerie hyperspectrale, des données supplémentaires proviennent des modèles de données climatiques globales, et d'analyses de spectrophotométrie, de granulométrie laser, et de spectrométrie gamma et alpha. Les principaux résultats de cette thèse incluent (1) le développement de méthodologies pour préparer des échantillons de carottes de sédiments avant l'acquisition d'images, pour la configuration du scanner hyperspectral, pour l'acquisition des données, et pour personnaliser les méthodes existantes et développer de nouvelles techniques de débruitage, de prétraitement et d'intégration de données spectrales; (2) le développement d'un modèle d'apprentissage profond basé sur des réseaux de neurones convolutifs pour estimer la taille moyenne des particules des carottes de sédiments à l'aide de l'imagerie hyperspectrale; (3) l'introduction d'un nouvel indice spectral pour estimer la teneur en chlorophylle dans les carottes de sédiments lacustres; et (4) l'analyse d'une vaste base de données provenant de carottes de sédiments lacustres de partout au Canada, couplée à des données climatiques historiques. Cette dernière analyse a révélé une augmentation généralisée des dépôts de chlorophylle dans les lacs canadiens due au climat depuis l'époque préindustrielle (après 1850), et surtout depuis la fin des années 1950. Les recherches menées dans le cadre de cette thèse vont faciliter de futures études à haute résolution sur les changements environnementaux à partir de carottes de sédiments et font progresser notre compréhension de l'état des lacs canadiens et de leurs réponses au réchauffement climatique. / Aquatic sediments are valuable archives of ecosystem history which contain information that enables past reconstructions and predictions about the state of ecosystems. Lake sediment cores provide long-term data essential for distinguishing the rate and extent of natural environmental changes, understanding ecosystem patterns prior to human impacts, and establishing the baseline condition of ecosystems. However, most sediment analysis techniques are destructive, time-consuming, and relatively low-resolution. In recent years, hyperspectral imaging has emerged as a new technology in paleolimnology. Unlike traditional methods, this technology allows for the rapid, non-destructive, and highly detailed (submillimeter spatial resolution) reconstruction of physical, biological, and chemical characteristics within sediment cores. This Ph.D. aims to study lake responses to multiple stressors over the past 150 years utilizing various properties of sediment cores identified through hyperspectral imaging. This thesis involved the examination of 116 lake sediment cores collected during three summers (2017–2019) from Canadian lakes across 11 ecozones. The research was conducted as part of the NSERC (Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada) Canadian Lake Pulse Network program. Hyperspectral images (HSI) from the surface of sediment cores, along with other proxies, were employed to develop machine learning and statistical models. These models were instrumental in analyzing sediment composition and, consequently, reconstructing past environmental changes across Canada. Besides hyperspectral data, which served as the primary focus, data were utilized from various techniques such as spectrophotometry, laser granulometry, gamma and alpha spectrometry, and global climate data models. The key outcomes of this thesis include (1) the development of a methodology for preparing sediment core samples before scanning, configuring hyperspectral scanner setup, acquiring data, customizing existing methods, and developing new techniques for denoising, preprocessing, and integrating spectral data; (2) the development of a deep learning model based on convolutional neural networks to estimate the mean particle size of sediment cores using hyperspectral imaging; (3) the introduction of a new spectral index to infer chlorophyll content within lake sediment cores; and (4) the analysis of a large database of lake sediment cores from across Canada, coupled with historical climate data, that revealed a widespread climate-mediated increase in chlorophyll deposition in Canadian lakes since pre-industrial times (post-1850), and particularly since the late 1950s. The research in this thesis enables future high-resolution studies of environmental change from sediment cores and advances our understanding of the state of Canadian lakes and their responses to warming climates.

Le phénotypage consiste à caractériser les plantes et leur comportement en vue de la sélection génétique. Cette étude a évalué le potentiel de l'imagerie hyperspectrale de proximité pour répondre à ces besoins. Elle s'appuie sur le lien existant entre la physiologie des plantes et leurs propriétés optiques. Cette étude a montré qu'il est possible de retrouver la réflectance des feuilles en dépit d'un éclairage naturel variable. La procédure de correction mise en place permet de retrouver la réflectance vraie de feuilles à plat et introduit un effet additif (dû à la réflexion spéculaire), un effet multiplicatif (dû au niveau d'éclairement) et un effet non linéaire (dû aux réflexions multiples) sur les feuilles inclinées des plantes au champ. Cependant, nous avons montré également que, grâce à des pré-traitements des spectres adéquats et à la PLS (Partial Least Square regression), la concentration en azote est accessible à partir de la réflectance (400-1000~nm) de feuilles fraîches sur pied. L'étude de spectres simulés a montré que la non prise en compte des réflexions multiples dans l'étalonnage d'un modèle conduisait à une surestimation de la concentration en azote des feuilles subissant des réflexions multiples. Enfin, cette étude a illustré l'intérêt de l'imagerie hyperspectrale de proximité par rapport à la spectrométrie ponctuelle. Le fait d'avoir une image, combiné à la haute résolution spatiale permet d'obtenir des données plus représentatives de la parcelle et de calculer une vitesse de fermeture de couvert. La réalisation de cartographies d'azote permet de suivre la concentration en azote dans différents étages foliaires ou parties d'une même feuille. / Henotyping consists in characterising plants and their behavior with the aim of the genetic selection. This study estimated the potential of the close-range hyperspectral imaging to meet these needs. It leans on the link existing between plant physiology and their optical properties. This study showed that it is possible to find leaf reflectance in spite of a variable natural lighting. The developed correction procedure allows finding the true reflectance of flat leaves and introduces an additive effect (due to specular reflection), a multiplicative effect (due to illumination level) and a not linear effect (due to the multiple reflections) on inclinated leaves of plants in the field. However, we also showed that, thanks to adequate preprocessing of the spectra and to PLS (Partial Least Square regression), the nitrogen concentration is accessible from the reflectance (400-1000~nm) of fresh leaves on standing plants. The study of simulated spectra showed that the not consideration of the multiple reflections in the calibration of a model lead to an overestimation of the nitrogen concentration leaves undergoing multiple reflections. Finally, this study illustrated the interest of close-range hyperspectral imaging with regard to the punctual spectrometry. The fact of having an image, combined with the high spatial resolution allows to obtain more representative data of the plot and to calculate a speed of cover closure. Nitrogen mappings allow following the nitrogen concentration in various leaf level or parts of the same leaf.

Cette thèse a mis en avant l'intérêt de l'utilisation de données à très haute résolution spatiale et spectrale pour la caractérisation de biodiversité végétale en zone de montagne. D'une part, il a été mis en évidence que des données hyperspectrales (in situ ou aéroportées) permettent de discriminer des habitats végétaux dans une tourbière de montagne. La difficulté de cette étude provient de la forte hétérogénéité qui existe au sein d'une toubière qui connait de forts gradients floristiques et la définition des classes d'habitats qui regroupent plusieurs espèces végétales (parfois communes d'une classe à l'autre). Plus précisément, cette thèse a permis de mettre en évidence que la discrimination pouvait s'effectuer selon trois approches : à partir de mesures de similarité appliquées à la signature spectrale ; en appliquant une classification supervisée qui prend en compte l'information locale (indices spectraux de végétation) ou l'information globale (différents domaines spectraux). Les meilleurs résultats pour distinguer ces différentes classes d'habitats ne sont pas obtenus avec la signature spectrale mais avec des signatures spectrales transformées (CRDR) dans le domaine [350-1350 nm]. Les indices spectraux de végétation qui ont été sélectionnés à partir d'une base non exhaustive, qui caractérise d'autres espèces végétales, sont principalement situés aussi dans ce domaine spectral. De plus, cette thèse a mis en évidence l'intérêt d'appliquer un classifieur peu utilisé pour la classification mais plutôt pour la réduction de dimension (RLR). Une cartographie fine des habitats a également été réalisée en s'appuyant sur des données hyperspectrales aéroportées. / This thesis highlighted the interest of using data with very high spatial and spectral resolution for the characterization of plant biodiversity in mountain areas. On the one hand, it has been shown that (in situ or airborne) hyperspectral data can discriminate plant habitats in a mountain peatbog. The difficulty of this study comes from the strong heterogeneity that exists within a bog that has strong floristic gradients and the definition of habitat classes that group several plant species (sometimes common from one class to another). More specifically, this thesis made it possible to highlight that discrimination could be carried out according to three approaches starting from measures of similarity applied to the spectral signature by applying a supervised classification which takes into account local information (spectral indices of vegetation) or global information (different spectral domains). The best results to distinguish these different habitat classes are not obtained with the spectral signature but with transformed spectral signatures (CRDR) in the spectral range[350-1350 nm]. The spectral vegetation indices that have been selected from a non-exhaustive base, which characterizes other plant species, are also mainly located in this spectral range. Moreover, this thesis highlighted the interest of applying a classifier little used for classification but rather for dimension reduction (RLR). Fine mapping of habitats was also carried out using airborne hyperspectral data.