The quality of indirect measurements of canopy structure, from in situ and satellite remote sensing, is based on knowledge of vegetation canopy architecture. Technological advances in ground-based, airborne or satellite remote sensing can now significantly improve the effectiveness of measurement programs on forest resources.The structure of vegetation canopy describes the position, orientation, size and shape of elements of the canopy.The complexity of the canopy in forest environments greatly limits our ability to characterize forest structural attributes. Architectural models have been developed to help the interpretation of canopy structural measurements by remote sensing. Recently, the terrestrial LiDAR systems, or TLiDAR ( Terrestrial Light Detection and Ranging ), are used to gather information on the structure of individual trees or forest stands.The TLiDAR allows the extraction of 3D structural information under the canopy at the centimetre scale.The methodology proposed in my Ph.D. thesis is a strategy to overcome the weakness in the structural sampling of vegetation cover.The main objective of the Ph.D. is to develop an architectural model of vegetation canopy, called L-Architect (LiDAR data to vegetation Architecture ), and to focus on the ability to document forest sites and to get information on canopy structure from remote sensing tools. Specifically, L-Architect reconstructs the architecture of individual conifer trees from TLiDAR data. Quantitative evaluation of L-Architect consisted to investigate (i) the structural consistency of the reconstructed trees and (ii) the radiative coherence by the inclusion of reconstructed trees in a 3D radiative transfer model. Then, a methodology was developed to quasi-automatically reconstruct the structure of individual trees from an optimization algorithm using TLiDAR data and allometric relationships. L-Architect thus provides an explicit link between the range measurements of TLiDAR and structural attributes of individual trees. L-Architect has finally been applied to model the architecture of forest canopy for better characterization of vertical and horizontal structure with airborne LiDAR data. This project provides a mean to answer requests of detailed canopy architectural data, difficult to obtain, to reproduce a variety of forest covers. Because of the importance of architectural models, L-Architect provides a significant contribution for improving the capacity of parameters' inversion in vegetation cover for optical and lidar remote sensing.

Dans le futur, différentes sources d'énergies renouvelables comme les énergies de seconde génération produites à partir de déchets lignocellulosiques seront nécessaires pour palier à l'épuisement des énergies fossiles. Parmi ces énergies de seconde génération, le biohydrogène, le méthane et l'hythane produits à partir de procédés fermentaires anaérobies représentent des alternatives prometteuses. Cependant la production de biohydrogène et de méthane à partir de résidus lignocellulosiques est limitée par leurs structures récalcitrantes et une étape de prétraitement en amont des procédés fermentaires est souvent nécessaire. Ce travail a pour but d'étudier l'impact des facteurs biochimiques et structurels des résidus lignocellulosiques sur les performances de production d'hydrogène et de méthane, pour pouvoir par la suite développer des stratégies de prétaitements adaptées. Tout d'abord, sur un panel de vingt substrats lignocellulosiques, les potentiels hydrogène et méthane ont été corrélés aux paramètres biochimiques et structurels. Les résultats ont mis en évidence que le potentiel hydrogène est uniquement corrélé positivement à la teneur en sucres solubles. La production de méthane quant à elle est négativement corrélée à la teneur en lignine et, à un moindre degré, à la cristallinité de la cellulose, mais positivement à la teneur en sucres solubles, holocelluloses amorphes et protéines. Par la suite, des stratégies de prétraitements ont été établies pour améliorer la production d'hydrogène et de méthane. Le couplage prétaitements alcalins/enzymatique ainsi que les prétraitements à l'acide dilué, efficaces pour solubiliser les holocelluloses en sucres solubles ont été appliqués en amont de la production d'hydrogène. En combinant le pretraitement alcalin avec une hydrolyse enzymatique, le potentiel hydrogène des tiges de tournesol fut multiplié par quinze. En revanche, suite aux prétraitements acides, la production d'hydrogène fut inhibée à cause de la libération de sous-produits (furfural, 5-HMF et composés phénoliques) engendrant un changement d'espèces bactériennes vers des espèces non productrices d'hydrogène. Pour la production de méthane, cinq prétraitements thermo-chimiques (NaOH, H2O2, Ca(OH)2, HCl and FeCl3) efficaces pour délignifier ou solubiliser les holocelluloses ont été étudiés. Parmi ces prétraitements, la meilleure condition fut 55°C à une concentration de 4% NaOH pendant 24 h, résulant en une augmentation du potentiel méthane variant de 29 à 44 % en fonction des tiges de tournesol. Cette condition fut par la suite validée en réacteurs anaérobies continusavec une augmentation de 26.5% de la production de méthane. Un procédé à deux étages couplant la production d'hydrogène en batch suivi de la production de méthane en continu fut aussi étudié. Néanmoins, aucune différence significative en termes d'énergie produite ne fut observée entre les procédés à deux étages (H2/CH4) et à un étage (CH4). / In the future, various forms of renewable energy, such as second generation biofuels from lignocellulosic residues, will be required to replace fossil fuels. Among these, biohydrogen and methane produced through fermentative processes appear as interesting candidates. However, biohydrogen and/or methane production of lignocellulosic residues is often limited by the recalcitrant structure and a pretreatment step prior to fermentative processes is often required. Up to date, informations on lignocellulosic characteristics limiting both hydrogen and methane production are limited.Therefore, this work aims to investigate the effect of compositional and structural features of lignocellulosic residues on biohydrogen and methane performances for further developping appropriate pretreatments strategies. Firstly, a panel of twenty lignocellulosic residues was used to correlate both hydrogen and methane potentials with the compositional and structural characteristics. The results showed that hydrogen potential positively correlated with soluble carbohydrates only. Secondly, methane potential correlated negatively with lignin content and, in a lesser extent, with crystalline cellulose, but positively with the soluble carbohydrates, amorphous holocelluloses and protein contents. Pretreatments strategies were further developed to enhance both hydrogen and methane production of sunflower stalks. Dilute-acid and combined alkaline-enzymatic pretreatments, which were found efficient in solubilizing holocelluloses into soluble carbohydrates, were applied prior to biohydrogen potential tests. By combined alkaline-enzymatic pretreatment, hydrogen potential was fifteen times more than that of untreated samples. On the contrary, hydrogen production was inhibited after dilute-acid pretreatments due to the release of byproducts (furfural, 5-HMF and phenolic compounds) that led to microbial communities shift toward no hydrogen producing bacteria. Similarly, methane production, five thermo-chemical pretreatments (NaOH, H2O2, Ca(OH)2, HCl and FeCl3) found efficient in delignification or solubilization of holocelluloses, were considered. Among these pretreatments, the best conditions were 55°C with 4% NaOH for 24 h and led to an increase of 29-44 % in methane potential of sunflower stalks. This pretreatment condition was validated in one stage anaerobic mesophilic continuous digester for methane production and was found efficient to enhance from 26.5% the total energy produced compared to one stage-CH4 alone. Two-stage H2 (batch) / CH4 (continuous) process was also investigated. Nevertheless, in term of energy produced, no significant differences were observed between one-stage CH4 and two-stage H2 /CH4.

Nous pouvons trouver des propriétés structurelles similaires dans presque tous les réseaux trophiques (ensemble d’interactions de prédation). L'existence de ces invariants suggère qu’il serait possible, pour chaque réseau trophique, de déterminer des paramètres généraux qui décrivent sa structure. Il serait également possible de faire le cheminement inverse, soit à partir de paramètres généraux, d’obtenir une structure de réseau qui respecte ces invariants. C’est ainsi que fonctionnent les modèles génératifs, qui prédisent une structure à partir de paramètres généraux. Cependant, les modèles génératifs peuvent générer des structures de réseau qui diffèrent des données empiriques, parce qu'ils intègrent différentes hypothèses sur les mécanismes qui façonnent les réseaux trophiques, et donc sur les paramètres généraux qui doivent être utilisés. Dans ce mémoire, j’étudie l'effet de la pondération de la stabilité à l'aide du paramètre sigma (écart-type maximum des forces d’interactions qu’il ne faut pas dépasser si l’on veut que le réseau d’espèces reste stable) sur la distribution des propriétés de réseau obtenues par différents modèles génératifs. En effet, en donnant une plus grande importance aux réseaux dont la structure est a priori stable (potentiellement plus proche de celles retrouvées dans la nature) on pourrait corriger les prédictions des modèles en rapprochant leurs résultats des données empiriques. Le principe de correction fait ici référence à l’utilisation des probabilités par les modèles génératifs : la correction est la modification de ces probabilités en faveur des réseaux stables afin qu’ils soient sur-représentés dans les données générées. Notre hypothèse est donc que la pondération de la stabilité pourrait améliorer les prédictions des modèles génératifs. Les modèles génératifs étudiés ici sont les modèles de cascade, de niche et de hiérarchie emboîtée. Notre principale conclusion est que, de manière contre-intuitive, la pondération de la stabilité n’améliore pas la différence entre les structures de réseaux empiriques et celles des réseaux générés par les mo-dèles. Nos résultats montrent que pour les réseaux étudiés, la plus grande différence entre les réseaux trophiques modélisés par les modèles génératifs et les réseaux empiriques est la nature du modèle et non la correction par la pondération de la stabilité. Cela suggère que ces modèles prédisent la structure à partir d’un nombre de paramètres insuffisants, où de paramètres ne représentant qu’une fraction de la structure du réseau. Le modèle de niche présente la prédiction la plus proche des données empiriques, mais seulement pour les réseaux comptant jusqu'à 20 espèces. Cette étude souligne donc le long chemin qu'il nous reste à parcourir avant de pouvoir représenter les réseaux trophiques de façon réaliste à partir de modèles génératifs simples. / We can find similar structural properties in almost every food web. The existence of these invariants suggests that it could be possible for each food web to determine general parameters. The reverse case also works, i.e. from general parameters, to obtain a network structure. This is how generative models work, they predict a structure from general parameters. However, the network structures obtained from generative models differ from empirical data, because they incorporate different assumptions about the mechanisms that shape food webs and thus the gen-eral parameters used. In this study, I’ll investigate the effect of weighting stability using the sigma parameter (maximum standard deviation of interaction forces that should not be exceeded if the species network is to remain stable). I’m studying its effect on the distribution of network prop-erties obtained by different generative models. Indeed, by giving greater importance to networks whose structure is stable, one could correct the predictions of the models by bringing their results closer to the empirical data. The correction is the modification of these probabilities in favor of stable networks so that they are more easily chosen by the model. Our hypothesis is therefore that weighting stability could improve the predictions of the cascade, niche and nested hierarchy models. Our main conclusion is that stability weighting does not improve the difference between empirical and model-generated network structures. Our results show that for the networks stud-ied, the biggest difference between food webs modeled by generative models and empirical net-works is the nature of the model and not the correction by stability weighting. This suggests that these models predict structure from an insufficient number of parameters or from parameters that represent only a fraction of the network structure. The niche model shows the closest pre-diction to the empirical data, but only for networks with up to 20 species. This study highlights the long way to go before we can realistically represent food webs using generative models.

Dans un contexte d’Industrie 4.0, on perçoit de nouveaux usages possibles des manipulateurs mobiles (MMs), des robots généralement obtenus par l’association d’un bras manipulateur et d’une plate-forme mobile. Ce travail de thèse se focalise sur la synthèse et la commande de nouveaux MMs coopératifs en définissant trois défis à relever. Le premier défi concerne l’élargissement des domaines d’utilisation des robots par la possibilité de leur utilisation coopérative. Nous définissons ainsi un système robotique modulaire basé sur l’utilisation d’entités robotiques appelés mono-robots (m-bots). Ceux-ci sont des MMs qui peuvent se réarranger sous forme de poly-robot (p-bot) pour réaliser une tâche en collaboration. Le deuxième défi se focalise sur la définition de l’architecture cinématique élémentaire de ces robots. Ainsi, nous proposons une démarche générique de synthèse structurale qui permet l’obtention de plusieurs architectures de m-bots respectant les cahiers des charges relatifs à la tâche en tant que m-bot, mais aussi en tant que p-bot pour un environnement considéré. Cette démarche est basée sur l’analyse structurale des MMs à l’aide des paramètres structuraux des mécanismes (connectivité, mobilité, redondance et hyperstatisme). Le troisième défi proposé est d’arriver à modéliser et contrôler les architectures de MMs synthétisées pour la tâche. Deux lois de commande (PID et hybride force-position) sont proposées pour la réalisation de la tâche considérée. Leur validation a été réalisée grâce à des simulations avancées. / In recent years, the concept of Industry 4.0 has led to new possibilities of use for mobile manipulators (MMs) that are generally made of a manipulator arm mounted on a mobile base. The current Ph.D. is focused on the synthesis and control of new cooperative MMs by defining three challenges. The first challenge concerns the widening of the fields of application of robots. Therefore, we define a modular robotic system based on the use of multiple MMs (mono robots or m-bots) that can be used as a global system (poly-robot or p-bot) for collaborative tasks. The second challenge concerns the definition of the kinematic structure of the MMs. We propose a new generic method of structural synthesis that allows to obtain multiple kinematic architectures for m-bots that respect the constraints imposed by the task and the workspace. This method is based on structural analysis of MMs by the evaluation of the structural parameters (connectivity, mobility, redundancy and overconstraint). The last challenge concerns the modelling and control of the new architectures for the new fields of application. Two control laws (PID control and hybrid force-position control) are proposed in order to realise the considered task. Their validation is done with advanced simulations.