Au Sahel, le bois-énergie, sous une forme brute ou sous forme de charbon, est la première source énergétique des populations rurales et urbaines. La demande croissante des grandes villes fait peser sur les ressources forestières avoisinantes une pression de plus en plus forte, pouvant remettre en cause leur durabilité. Dans ce contexte, la question de l'organisation spatiale des bassins d'approvisionnement des villes sahéliennes, est un enjeu majeur pour la définition de politiques de gestion à long terme des ressources ligneuses. La modélisation spatiale de l'aire d'approvisionnement de Bamako (Mali), utilisée comme un processus heuristique, permet de mettre en évidence les déterminants de la localisation et de l'intensité des prélèvements. Il apparaît que le facteur principal d'explication des flux de bois réside dans l'organisation des ventes de bois en milieu rural. La présence d'une foire hebdomadaire ou d'un marché rural du bois-énergie est un facteur d'attractivité plus important que la distance à Bamako. Cette caractéristique de l'échange est négligée dans la plupart des modèles de localisation existants qui, en majorité, s'attachent au seul coût du transport. Le modèle ainsi élaboré, par sa capacité de prédiction des flux et de mesure des potentiels, offre également un intérêt pratique pour la planification d'actions, équitables et efficaces, visant à rendre l'approvisionnement de Bamako plus durable.

Cette thèse étudie les aires d'influence des ports : à terre (arrière-pays) et outre-mer (avant-pays). Elle s'inscrit dans un vaste débat scientifique sur l'impact du développement des réseaux sur les territoires. Dans le domaine spécifique des recherches maritimes et portuaires, le courant théorique dominant tend à relativiser le poids de la distance dans le choix du port, sous l'effet du développement de réseaux de toutes sortes. Pour illustrer ce déclin de la distance, certains auteurs évoquent l'exemple d'armements maritimes de conteneurs, qui proposent un même tarif de transport de porte à porte quelle que soit la localisation terrestre des clients. Afin de mesurer la portée et l'intensité de cette éventuelle déterritorialisation des flux maritimo-terrestres nous avons comparé les flux de commerce extérieur de la France avec des estimations obtenues à l'aide d'un modèle d'interaction spatiale. Les résultats de notre étude montrent que l'effet combiné de la masse (trafic) et de la distance terrestre continue de fournir une bonne explication de la distribution spatiale des flux portuaires.

Notre recherche vise à considérer le rapport à l'espace comme matière première à la création scénique. Son objectif est de considérer la scène comme un microcosme dans lequel les dynamiques spatiales développent leur propre écriture scénique. Nous nous intéressons à la fois à la relation du corps à l'espace et aux tensions qui circulent entre les corps. Plus particulièrement, nous nous questionnons sur la portée de l'imagination créatrice que peut développer le langage des distances, du « vide-plein » dans un espace scénique dépouillé. Nous nous sommes attachées à la dramaturgie de Lars Norén tout en tentant d'apporter notre part expérimentale et originale. L'essai scénique Guerre s'est donné comme défi de sensibiliser le spectateur au langage spatial et de faire ressortir les tensions principales de l'histoire en partant d'une réflexion sur la territorialité. En complément de notre essai scénique, ce mémoire théorique retrace dans un premier chapitre les fondements de la proxémie afin de mieux comprendre les principes établis par Hall pour les rapporter ensuite à l'espace théâtral. Le second chapitre propose une analyse tridimensionnelle de l'espace en considérant le corps comme un volume spatial. Le principe de l'espace vide est ici développé en tant que lieu propice au développement de l'espace imaginaire du spectateur. Terminer ce chapitre par un développement de la dynamique majeure de la mise en scène, à savoir la circularité, était nécessaire pour ouvrir une réflexion sur un éventuel nouveau rapport proxémique entre les corps, tant des acteurs que des spectateurs. Il nous a semblé pertinent de ne pas séparer, dans ce mémoire, l'aspect théorique de la partie pratique qu'est l'essai scénique de Guerre. C'est ainsi que nous analysons nos choix esthétiques de la création tout au long du mémoire. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : territoire, espace, corps, dynamique spatiale, volume

La régionalisation est autant un processus spatial qu'un processus territorial. Elle est spatiale parce qu'elle se réalise sur des structures spatiales héritées tout en les mettant en oeuvre. Nous avons voulu mettre en perspective dans le processus ou les volontés de régionalisation, le système formé des notions de territoires, de villes et de réseaux.<br />Aussi, nous proposons de définir des territoires autour de réseaux de villes qui donnent à penser les régionalisations souhaitables ou souhaitées à partir des propriétés des territoires et de leur organisation par la représentation des interactions spatiales entre les villes. Sont alors créés des réseaux de villes autour desquels la régionalisation des territoires serait possible.<br />Les mises en réseaux de villes se basent sur le corpus conceptuel et théorique du fonctionnement et des propriétés des systèmes de villes, et tiennent compte des caractéristiques du système de villes étudié à travers les critères de la taille des villes et de leur localisation. Ces seuls critères déterminent les espacements entre les villes et leur position dans la hiérarchie de niveaux dans le système, ce qui intègre et révèle les structures spatiales sous-jacentes ou locales.<br />Sont alors définies deux catégories de réseaux de villes :<br />• les réseaux de villes de proximité et de voisinage, sur des contraintes d'espacement entre les villes ;<br />• les réseaux de villes hiérarchisés, sur des contraintes de taille des villes et de principes d'emboîtement de structures hiérarchiques (type administratif, à la hiérarchie stricte, ou type principe de marché, à la hiérarchie non stricte).<br />La formalisation et les représentations des mises en réseaux de villes sont réalisées par la théorie des graphes qui permet une modélisation aisée des organisations hiérarchiques, en particulier des emboîtements de niveaux, par un de ses sous-ensembles, les arbres.<br />La mise en place de ces méthodes et l'évaluation des performances des régionalisations qu'elles engendrent se fait sur deux exemples à problématiques et échelles différentes. La première application montre une approche spatiale en archéologie pour aider à dégager les principales structures d'un système de peuplement d'un territoire autour de la Cité antique de Luteva (Lodève, Hérault, France) durant la période du Haut-Empire (Ier siècle ap. J.-C. - IIIe siècle ap. J.-C.). La seconde application consiste à définir un arc méditerranéen théorique à partir du système de villes européennes sans maillage administratif.

Cette dissertation décrit le design, implémentation et évaluation de nouvelles applications en Réalité Augmentée Spatiale (RAS). Ces applications sont concentrées sur l’amélioration du dessin physique tel que les dessins au crayons ou peintures en projetant des outils numériques.Tout d’abord, nous décrivons notre système de RAS et ses possibilités. Il prend en comptes les paramètres internes et externes d’un couple caméra/projecteur pour permettre une projection précise sur des feuilles de papier. De plus, il permet la détection du toucher des feuilles et de la position de la main au dessus de celles-ci grâce à une caméra de profondeur. Par conséquent, il permet la création d’écrans tactiles interactifs sur des feuilles de papier posées sur une table.Ensuite, nous nous penchons sur la création d’art visuel, plus précisément sur les premières étapes de la création quand l’artiste créer la structure. Nous offrons la possibilité de créer et d’éditer des lignes de construction numériques (LCN) projetées sur le papier. Ces outils sont des outils de Réalité Augmentée (RA), c’est-à-dire qu’ils s’ajoutent aux outils existants: toute l’interface utilisateur est sur la table, et l’utilisateur n’utilise jamais ni une souris, ni un clavier ni un écran. En plus des simples LCN (lignes et courbes), nous proposons une spécialisation pour les dessins spécifiques tels que les dessins en perspective, les dessins de personnages ainsi que les dessins à partir d’un modèle 3D. Nous proposons de nouvelles méthodes pour afficher et interagir avec des objets 3D sur papier. Nous proposons également de créer des dessins mixtes:art visuel interactif qui tire parti à la fois des possibilités physiques et numériques.Pour finir, nous décrivons des nouveaux usages pour notre système de RAS de nombreux contextes différents à travers des démonstrations publiques. L’acceptabilité de ce genre de système a été très bonne, et “magique” par la plupart des utilisateurs. Ils ont juste vu et interagis avec des feuilles de papier sans remarquer le système de projection et suivi. / This dissertation presents the design, implementation, and evaluation of novel SpatialAugmented Reality (SAR) applications. These applications focus on enhancing physical drawingsuch as pencil drawing or painting by the projection of digital tools.First, we describe our tabletop SAR system and its possiblities. It takes into account thecamera and projector internal and external parameters to enable precise projection onto trackedsheets of paper. In addition to this, we enable touch and hand detection over the table with adepth camera. Consequently, it enables the creation of interactive touch screens on the pieces ofpaper on a table.Next, we focus on the creation of visual art, more precisely the first steps of creation whenthe artist structures it. We enable the creation and edition of digital construction lines (DCL)that are projected onto the paper. These tools are Augmented Reality (AR) tools, i.e., theyadd to existing tools: the whole user interface is on the table and the user never uses a mouse,keyboard or screen. In addition to the simple DLC (lines and curves), we propose to specializethem for specific drawings such as perspective drawing, character drawing and drawing from a3D model. We propose a novel way to display and interact with 3D objects on paper. We alsopropose to create mixed media drawing: it enables the creation of interactive visual art thattakes advantage from both the physical and digital possiblities.Finally, we describe new usages for our SAR system in many different contexts throughpublic exhibitions. The acceptability of such systems was found very good and “magical” bymost of the users. They only saw and interacted with interactive pieces of paper without noticingthe projection and tracking system.

Cette dissertation décrit le design, implémentation et évaluation de nouvelles applications en Réalité Augmentée Spatiale (RAS). Ces applications sont concentrées sur l'amélioration du dessin physique tel que les dessins au crayons ou peintures en projetant des outils numériques.Tout d'abord, nous décrivons notre système de RAS et ses possibilités. Il prend en comptes les paramètres internes et externes d'un couple caméra/projecteur pour permettre une projection précise sur des feuilles de papier. De plus, il permet la détection du toucher des feuilles et de la position de la main au dessus de celles-ci grâce à une caméra de profondeur. Par conséquent, il permet la création d'écrans tactiles interactifs sur des feuilles de papier posées sur une table.Ensuite, nous nous penchons sur la création d'art visuel, plus précisément sur les premières étapes de la création quand l'artiste créer la structure. Nous offrons la possibilité de créer et d'éditer des lignes de construction numériques (LCN) projetées sur le papier. Ces outils sont des outils de Réalité Augmentée (RA), c'est-à-dire qu'ils s'ajoutent aux outils existants: toute l'interface utilisateur est sur la table, et l'utilisateur n'utilise jamais ni une souris, ni un clavier ni un écran. En plus des simples LCN (lignes et courbes), nous proposons une spécialisation pour les dessins spécifiques tels que les dessins en perspective, les dessins de personnages ainsi que les dessins à partir d'un modèle 3D. Nous proposons de nouvelles méthodes pour afficher et interagir avec des objets 3D sur papier. Nous proposons également de créer des dessins mixtes:art visuel interactif qui tire parti à la fois des possibilités physiques et numériques.Pour finir, nous décrivons des nouveaux usages pour notre système de RAS de nombreux contextes différents à travers des démonstrations publiques. L'acceptabilité de ce genre de système a été très bonne, et "magique" par la plupart des utilisateurs. Ils ont juste vu et interagis avec des feuilles de papier sans remarquer le système de projection et suivi.

Au cours de la dernière décennie, la pathologie numérique a été améliorée grâce aux avancées des algorithmes d'analyse d'images et de la puissance de calcul. Néanmoins, le diagnostic par un expert à partir d'images histopathologiques reste le gold standard pour un nombre considérable de maladies notamment le cancer. Ce type d'images préserve la structure des tissus aussi proches que possible de leur état vivant. Ainsi, cela permet de quantifier les objets biologiques et de décrire leur organisation spatiale afin de fournir une description plus précise des tissus malades. L'analyse automatique des images histopathologiques peut avoir trois objectifs: le diagnostic assisté par ordinateur, l'évaluation de la sévérité des maladies et enfin l'étude et l'interprétation des mécanismes sous-jacents des maladies et leurs impacts sur les objets biologiques. L'objectif principal de cette thèse est en premier lieu de comprendre et relever les défis associés à l'analyse automatisée des images histologiques. Ensuite, ces travaux visent à décrire les populations d'objets biologiques présents dans les images et leurs relations et interactions à l'aide des statistiques spatiales et également à évaluer la significativité de leurs différences en fonction de la maladie par des tests statistiques. Après une étape de séparation des populations d'objets biologiques basée sur la couleur des marqueurs, une extraction automatique de leurs emplacements est effectuée en fonction de leur type, qui peut être ponctuel ou surfacique. Les statistiques spatiales, basées sur la distance pour les données ponctuelles, sont étudiées et une fonction originale afin de mesurer les interactions entre deux types de données est proposée. Puisqu'il a été montré dans la littérature que la texture d'un tissu est altérée par la présence d'une maladie, les méthodes fondées sur les motifs binaires locaux sont discutées et une approche basée sur une modification de la résolution de l'image afin d'améliorer leur description est introduite. Enfin, les statistiques descriptives et déductives sont appliquées afin d'interpréter les caractéristiques extraites et d'étudier leur pouvoir discriminant dans le cadre de l'étude des modèles animaux de cancer colorectal. Ce travail préconise la mesure des associations entre différents types d'objets biologiques pour mieux comprendre et comparer les mécanismes sous-jacents des maladies et leurs impacts sur la structure des tissus. En outre, nos expériences confirment que l'information de texture joue un rôle important dans la différenciation des deux modèles d'implantation d'une même maladie. / During the last decade, digital pathology has been improved thanks to the advance of image analysis algorithms and calculus power. However, the diagnosis from histopathology images by an expert remains the gold standard in a considerable number of diseases especially cancer. This type of images preserves the tissue structures as close as possible to their living state. Thus, it allows to quantify the biological objects and to describe their spatial organization in order to provide a more specific characterization of diseased tissues. The automated analysis of histopathological images can have three objectives: computer-aided diagnosis, disease grading, and the study and interpretation of the underlying disease mechanisms and their impact on biological objects. The main goal of this dissertation is first to understand and address the challenges associated with the automated analysis of histology images. Then it aims at describing the populations of biological objects present in histology images and their relationships using spatial statistics and also at assessing the significance of their differences according to the disease through statistical tests. After a color-based separation of the biological object populations, an automated extraction of their locations is performed according to their types, which can be point or areal data. Distance-based spatial statistics for point data are reviewed and an original function to measure the interactions between point and areal data is proposed. Since it has been shown that the tissue texture is altered by the presence of a disease, local binary patterns methods are discussed and an approach based on a modification of the image resolution to enhance their description is introduced. Finally, descriptive and inferential statistics are applied in order to interpret the extracted features and to study their discriminative power in the application context of animal models of colorectal cancer. This work advocates the measure of associations between different types of biological objects to better understand and compare the underlying mechanisms of diseases and their impact on the tissue structure. Besides, our experiments confirm that the texture information plays an important part in the differentiation of two implemented models of the same disease.

Au cours de la dernière décennie, la pathologie numérique a été améliorée grâce aux avancées des algorithmes d'analyse d'images et de la puissance de calcul. Néanmoins, le diagnostic par un expert à partir d'images histopathologiques reste le gold standard pour un nombre considérable de maladies notamment le cancer. Ce type d'images préserve la structure des tissus aussi proches que possible de leur état vivant. Ainsi, cela permet de quantifier les objets biologiques et de décrire leur organisation spatiale afin de fournir une description plus précise des tissus malades. L'analyse automatique des images histopathologiques peut avoir trois objectifs: le diagnostic assisté par ordinateur, l'évaluation de la sévérité des maladies et enfin l'étude et l'interprétation des mécanismes sous-jacents des maladies et leurs impacts sur les objets biologiques. L'objectif principal de cette thèse est en premier lieu de comprendre et relever les défis associés à l'analyse automatisée des images histologiques. Ensuite, ces travaux visent à décrire les populations d'objets biologiques présents dans les images et leurs relations et interactions à l'aide des statistiques spatiales et également à évaluer la significativité de leurs différences en fonction de la maladie par des tests statistiques. Après une étape de séparation des populations d'objets biologiques basée sur la couleur des marqueurs, une extraction automatique de leurs emplacements est effectuée en fonction de leur type, qui peut être ponctuel ou surfacique. Les statistiques spatiales, basées sur la distance pour les données ponctuelles, sont étudiées et une fonction originale afin de mesurer les interactions entre deux types de données est proposée. Puisqu'il a été montré dans la littérature que la texture d'un tissu est altérée par la présence d'une maladie, les méthodes fondées sur les motifs binaires locaux sont discutées et une approche basée sur une modification de la résolution de l'image afin d'améliorer leur description est introduite. Enfin, les statistiques descriptives et déductives sont appliquées afin d'interpréter les caractéristiques extraites et d'étudier leur pouvoir discriminant dans le cadre de l'étude des modèles animaux de cancer colorectal. Ce travail préconise la mesure des associations entre différents types d'objets biologiques pour mieux comprendre et comparer les mécanismes sous-jacents des maladies et leurs impacts sur la structure des tissus. En outre, nos expériences confirment que l'information de texture joue un rôle important dans la différenciation des deux modèles d'implantation d'une même maladie. / During the last decade, digital pathology has been improved thanks to the advance of image analysis algorithms and calculus power. However, the diagnosis from histopathology images by an expert remains the gold standard in a considerable number of diseases especially cancer. This type of images preserves the tissue structures as close as possible to their living state. Thus, it allows to quantify the biological objects and to describe their spatial organization in order to provide a more specific characterization of diseased tissues. The automated analysis of histopathological images can have three objectives: computer-aided diagnosis, disease grading, and the study and interpretation of the underlying disease mechanisms and their impact on biological objects. The main goal of this dissertation is first to understand and address the challenges associated with the automated analysis of histology images. Then it aims at describing the populations of biological objects present in histology images and their relationships using spatial statistics and also at assessing the significance of their differences according to the disease through statistical tests. After a color-based separation of the biological object populations, an automated extraction of their locations is performed according to their types, which can be point or areal data. Distance-based spatial statistics for point data are reviewed and an original function to measure the interactions between point and areal data is proposed. Since it has been shown that the tissue texture is altered by the presence of a disease, local binary patterns methods are discussed and an approach based on a modification of the image resolution to enhance their description is introduced. Finally, descriptive and inferential statistics are applied in order to interpret the extracted features and to study their discriminative power in the application context of animal models of colorectal cancer. This work advocates the measure of associations between different types of biological objects to better understand and compare the underlying mechanisms of diseases and their impact on the tissue structure. Besides, our experiments confirm that the texture information plays an important part in the differentiation of two implemented models of the same disease.

Au cours de la dernière décennie, la pathologie numérique a été améliorée grâce aux avancées des algorithmes d'analyse d'images et de la puissance de calcul. Néanmoins, le diagnostic par un expert à partir d'images histopathologiques reste le gold standard pour un nombre considérable de maladies notamment le cancer. Ce type d'images préserve la structure des tissus aussi proches que possible de leur état vivant. Ainsi, cela permet de quantifier les objets biologiques et de décrire leur organisation spatiale afin de fournir une description plus précise des tissus malades. L'analyse automatique des images histopathologiques peut avoir trois objectifs: le diagnostic assisté par ordinateur, l'évaluation de la sévérité des maladies et enfin l'étude et l'interprétation des mécanismes sous-jacents des maladies et leurs impacts sur les objets biologiques. L'objectif principal de cette thèse est en premier lieu de comprendre et relever les défis associés à l'analyse automatisée des images histologiques. Ensuite, ces travaux visent à décrire les populations d'objets biologiques présents dans les images et leurs relations et interactions à l'aide des statistiques spatiales et également à évaluer la significativité de leurs différences en fonction de la maladie par des tests statistiques. Après une étape de séparation des populations d'objets biologiques basée sur la couleur des marqueurs, une extraction automatique de leurs emplacements est effectuée en fonction de leur type, qui peut être ponctuel ou surfacique. Les statistiques spatiales, basées sur la distance pour les données ponctuelles, sont étudiées et une fonction originale afin de mesurer les interactions entre deux types de données est proposée. Puisqu'il a été montré dans la littérature que la texture d'un tissu est altérée par la présence d'une maladie, les méthodes fondées sur les motifs binaires locaux sont discutées et une approche basée sur une modification de la résolution de l'image afin d'améliorer leur description est introduite. Enfin, les statistiques descriptives et déductives sont appliquées afin d'interpréter les caractéristiques extraites et d'étudier leur pouvoir discriminant dans le cadre de l'étude des modèles animaux de cancer colorectal. Ce travail préconise la mesure des associations entre différents types d'objets biologiques pour mieux comprendre et comparer les mécanismes sous-jacents des maladies et leurs impacts sur la structure des tissus. En outre, nos expériences confirment que l'information de texture joue un rôle important dans la différenciation des deux modèles d'implantation d'une même maladie. / During the last decade, digital pathology has been improved thanks to the advance of image analysis algorithms and calculus power. However, the diagnosis from histopathology images by an expert remains the gold standard in a considerable number of diseases especially cancer. This type of images preserves the tissue structures as close as possible to their living state. Thus, it allows to quantify the biological objects and to describe their spatial organization in order to provide a more specific characterization of diseased tissues. The automated analysis of histopathological images can have three objectives: computer-aided diagnosis, disease grading, and the study and interpretation of the underlying disease mechanisms and their impact on biological objects. The main goal of this dissertation is first to understand and address the challenges associated with the automated analysis of histology images. Then it aims at describing the populations of biological objects present in histology images and their relationships using spatial statistics and also at assessing the significance of their differences according to the disease through statistical tests. After a color-based separation of the biological object populations, an automated extraction of their locations is performed according to their types, which can be point or areal data. Distance-based spatial statistics for point data are reviewed and an original function to measure the interactions between point and areal data is proposed. Since it has been shown that the tissue texture is altered by the presence of a disease, local binary patterns methods are discussed and an approach based on a modification of the image resolution to enhance their description is introduced. Finally, descriptive and inferential statistics are applied in order to interpret the extracted features and to study their discriminative power in the application context of animal models of colorectal cancer. This work advocates the measure of associations between different types of biological objects to better understand and compare the underlying mechanisms of diseases and their impact on the tissue structure. Besides, our experiments confirm that the texture information plays an important part in the differentiation of two implemented models of the same disease.