La biodiversité dans les paysages dépend des caractéristiques de ce paysage mais peut aussi être influencée par son histoire. En effet, certaines espèces ne réagissent pas immédiatement à une perturbation mais peuvent montrer un temps de réponse plus ou moins long. De ce fait, la prise en compte de l'évolution de l'habitat des espèces est devenue un enjeu important en écologie depuis quelques années, pour mieux comprendre la présence ou la diversité biologique actuelle. L'objectif de cette thèse en géomatique s'inscrit dans ce contexte applicatif d'écologie historique. Le sujet que nous traitons porte sur l'extraction automatique d'îlots boisés et la caractérisation de leur évolution spatio-temporelle depuis le milieu du XIXe siècle pour modéliser l'effet de leur trajectoire historique sur la diversité actuelle en syrphes forestiers (Diptera : Syrphidae). Le site d'étude est un paysage agri-forestier des Coteaux de Gascogne. La démarche générale proposée se compose de trois étapes principales : (1) la constitution de la base de données spatiales des îlots boisés intégrant plusieurs sources de données hétérogènes, (2) l'appariement des îlots boisés aux différentes dates avec la caractérisation de leur évolution spatio-temporelle, (3) la modélisation statistique des relations espèces-habitats intégrant l'histoire comme un des facteurs explicatifs de la diversité en syrphes observée. Plusieurs contributions méthodologiques ont été apportées à cette démarche. Nous avons proposé une nouvelle méthode de correction géométrique fondée sur la régression ridge à noyau pour rendre compatible les données spatiales anciennes et actuelles mobilisées. Nous avons également développé une approche et un outil de vectorisation automatique des forêts dans les dessins-minutes de la carte d'Etat-Major du XIXe siècle. Enfin, une première évaluation de l'impact de l'incertitude spatiale sur la réponse des modèles espèces-habitats a également été initiée. D'un point de vue écologique, les résultats ont révélé un effet significatif de la continuité temporelle des habitats sur la diversité en syrphes forestiers. Nous avons montré que les forêts les plus isolées présentaient une dette d'extinction ou un crédit de colonisation selon le type d'évolutions apparues au cours de la dernière période étudiée (1979-2010). Il s'est avéré qu'une durée de 30 ans n'était pas suffisante aux syrphes forestiers pour qu'ils retrouvent un été d'équilibre à la suite d'une évolution spatiale de leur habitat isolé. / Biodiversity in landscapes depends on landscape spatial patterns but can also be influenced by landscape history. Indeed, some species are likely to respond in the longer term to habitat disturbances. Therefore, in recent years, landscape dynamics have become a possible factor to explain current biodiversity. The aim of this thesis in GIS is part of this historical ecology context. We are dealing with automatic extraction of forest patches and characterization of their spatiotemporal evolution. The objective is to evaluate forest dynamics effects on current diversity of forest hoverflies. (Diptera: Syrphidae) in the agri-forestry landscape of Coteaux de Gascogne. The proposed general approach consists of three main steps: (1) the forest spatial database production from heterogeneous sources, (2) forest patches matching and characterization of their spatiotemporal evolution, (3) species-habitat modeling while integrating history as one of the factors likely to explain hoverflies diversity. Several methodological contributions were made. We proposed a new geometric correction approach based on kernel ridge regression to make consistent past and present selected data sources. We also developed an automatic extraction approach of forest from Historical Map of France of the 19th century. Finally, spatial uncertainty effects on ecological models responses have been assessed. From an ecological viewpoint, a significant effect from historical continuity of patches on forest hoverflies diversity was revealed. The most isolated fragments presented an extinction debt or a colonization credit according to area dynamics occurred in the last time-period (1970-2010). As it turns out, 30 years was not sufficient for forest hoverflies to reach new equilibrium after isolated habitat changes.

Les enquêtes par sondage sont utiles pour estimer des caractéristiques d'une populationtelles que le total ou la moyenne. Cette thèse s'intéresse à l'étude detechniques permettant de prendre en compte un grand nombre de variables auxiliairespour l'estimation d'un total.Le premier chapitre rappelle quelques définitions et propriétés utiles pour lasuite du manuscrit : l'estimateur de Horvitz-Thompson, qui est présenté commeun estimateur n'utilisant pas l'information auxiliaire ainsi que les techniques decalage qui permettent de modifier les poids de sondage de facon à prendre encompte l'information auxiliaire en restituant exactement dans l'échantillon leurstotaux sur la population.Le deuxième chapitre, qui est une partie d'un article de synthèse accepté pourpublication, présente les méthodes de régression ridge comme un remède possibleau problème de colinéarité des variables auxiliaires, et donc de mauvais conditionnement.Nous étudions les points de vue "model-based" et "model-assisted" dela ridge regression. Cette technique qui fournit de meilleurs résultats en termed'erreur quadratique en comparaison avec les moindres carrés ordinaires peutégalement s'interpréter comme un calage pénalisé. Des simulations permettentd'illustrer l'intérêt de cette technique par compar[a]ison avec l'estimateur de Horvitz-Thompson.Le chapitre trois présente une autre manière de traiter les problèmes de colinéaritévia une réduction de la dimension basée sur les composantes principales. Nousétudions la régression sur composantes principales dans le contexte des sondages.Nous explorons également le calage sur les moments d'ordre deux des composantesprincipales ainsi que le calage partiel et le calage sur les composantes principalesestimées. Une illustration sur des données de l'entreprise Médiamétrie permet deconfirmer l'intérêt des ces techniques basées sur la réduction de la dimension pourl'estimation d'un total en présence d'un grand nombre de variables auxiliaires

Cette thèse porte sur l’estimation d'une fonction de régression fournissant la meilleure relation entredes variables pour lesquelles on possède un certain nombre d’observations. Une première partie portesur une étude par simulation de deux méthodes automatiques de sélection du paramètre de laprocédure d'estimation ridge. D'un point de vue plus théorique, on présente et compare ensuite deuxméthodes de sélection d'un multiparamètre intervenant dans une procédure d'estimation d'unefonction de régression sur l'intervalle [0,1]. Dans une deuxième partie, on étudie la qualité del'estimateur PLS1, d'un point de vue théorique, à travers son risque quadratique et, plus précisément,le terme de variance dans la décomposition biais/variance de ce risque. Enfin, dans une troisièmepartie, une étude statistique sur données réelles est menée afin de mieux comprendre la signaturegénique de cellules cancéreuses à partir de la signature génique des sous-types cellulaires constituantle stroma tumoral associé / This thesis deals with the estimation of a regression function providing the best relationship betweenvariables for which we have some observations. In a first part, we complete a simulation study fortwo automatic selection methods of the ridge parameter. From a more theoretical point of view, wethen present and compare two selection methods of a multiparameter, that is used in an estimationprocedure of a regression function on [0,1]. In a second part, we study the quality of the PLS1estimator through its quadratic risk and, more precisely, the variance term in its bias/variancedecomposition. In a third part, a statistical study is carried out in order to explain the geneticsignature of cancer cells thanks to the genetic signatures of cellular subtypes which compose theassociated tumor stroma

Les enquêtes par sondage sont utiles pour estimer des caractéristiques d'une populationtelles que le total ou la moyenne. Cette thèse s'intéresse à l'étude detechniques permettant de prendre en compte un grand nombre de variables auxiliairespour l'estimation d'un total.Le premier chapitre rappelle quelques définitions et propriétés utiles pour lasuite du manuscrit : l'estimateur de Horvitz-Thompson, qui est présenté commeun estimateur n'utilisant pas l'information auxiliaire ainsi que les techniques decalage qui permettent de modifier les poids de sondage de facon à prendre encompte l'information auxiliaire en restituant exactement dans l'échantillon leurstotaux sur la population.Le deuxième chapitre, qui est une partie d'un article de synthèse accepté pourpublication, présente les méthodes de régression ridge comme un remède possibleau problème de colinéarité des variables auxiliaires, et donc de mauvais conditionnement.Nous étudions les points de vue "model-based" et "model-assisted" dela ridge regression. Cette technique qui fournit de meilleurs résultats en termed'erreur quadratique en comparaison avec les moindres carrés ordinaires peutégalement s'interpréter comme un calage pénalisé. Des simulations permettentd'illustrer l'intérêt de cette technique par compar[a]ison avec l'estimateur de Horvitz-Thompson.Le chapitre trois présente une autre manière de traiter les problèmes de colinéaritévia une réduction de la dimension basée sur les composantes principales. Nousétudions la régression sur composantes principales dans le contexte des sondages.Nous explorons également le calage sur les moments d'ordre deux des composantesprincipales ainsi que le calage partiel et le calage sur les composantes principalesestimées. Une illustration sur des données de l'entreprise Médiamétrie permet deconfirmer l'intérêt des ces techniques basées sur la réduction de la dimension pourl'estimation d'un total en présence d'un grand nombre de variables auxiliaires / Survey sampling techniques are quite useful in a way to estimate population parameterssuch as the population total when the large dimensional auxiliary data setis available. This thesis deals with the estimation of population total in presenceof ill-conditioned large data set.In the first chapter, we give some basic definitions that will be used in thelater chapters. The Horvitz-Thompson estimator is defined as an estimator whichdoes not use auxiliary variables. Along with, calibration technique is defined toincorporate the auxiliary variables for sake of improvement in the estimation ofpopulation totals for a fixed sample size.The second chapter is a part of a review article about ridge regression estimationas a remedy for the multicollinearity. We give a detailed review ofthe model-based, design-based and model-assisted scenarios for ridge estimation.These estimates give improved results in terms of MSE compared to the leastsquared estimates. Penalized calibration is also defined under survey sampling asan equivalent estimation technique to the ridge regression in the classical statisticscase. Simulation results confirm the improved estimation compared to theHorvitz-Thompson estimator.Another solution to the ill-conditioned large auxiliary data is given in terms ofprincipal components analysis in chapter three. Principal component regression isdefined and its use in survey sampling is explored. Some new types of principalcomponent calibration techniques are proposed such as calibration on the secondmoment of principal component variables, partial principal component calibrationand estimated principal component calibration to estimate a population total. Applicationof these techniques on real data advocates the use of these data reductiontechniques for the improved estimation of population totals