Cette thèse aborde le potentiel de la télédétection en tant qu'outil pour la détection automatique de la Flavescence dorée (FD) de la vigne. L'approche repose sur l'analyse des variables (bandes spectrales, indices de végétation et paramètres biophysiques) calculables à partir des images multispectrales à très haute résolution (10 cm) acquises par drone pendant la période d'expression maximal des symptômes. L'analyse de la performance de discrimination des variables est réalisée à partir d'une méthode supervisée basée sur la courbe ROC. Les zones d'entrainement et de validation utilisées dans cette étude ont été acquises sur 14 parcelles situés dans le sud de la France. La performance des variables a été testée sur trois échelles d'analyse (par parcelle, par cépage et par couleur) et pour deux niveaux d'analyse. Le premier niveau d'analyse repose sur le potentiel des variables utilisées dans la détection des zones symptomatiques de la Flavescence dorée des zones asymptomatiques. Le deuxième niveau d'analyse consiste à tester la performance des variables dans la discrimination spécifique la Flavescence dorée (cépages noirs) en faisant une distinction avec les maladies du bois. À l'issue de ces expériences, dans un point de vue méthodologique les résultats ont permis de mettre en évidence (1) une plus faible performance de discrimination pour la discrimination des zones symptomatiques de FD des zones symptomatiques des maladies du bois plus particulièrement à l'échelle par couleur ; (2) la présence des pixels mixtes mal classés plus particulièrement dans les bords des rangs de vigne et (3) une faible discrimination des zones symptomatiques (FD ou MB) avec une proportion du feuillage symptomatique faible (niveau d'infection). Dans un point de vue thématique les résultats obtenus ont mis en évidence les différences dans l'intensité de la coloration anormale des feuilles atteintes de Flavescence dorée en fonction de l'année et leur lien avec la teneur en chlorophylles et anthocyanes des feuilles. Les perspectives ouvertes par ces travaux concernent la création d'un indice spécifique à la Flavescence dorée en fonction de la couleur du cépage (noir ou blanc) ou l'intensité dans la coloration des feuilles (faible ou forte) identifiés à partir des données hyperspectrales et l'amélioration du masquage des pixels mixtes à partir des algorithmes complexes qui prennent en compte la répartition spatiale des pixels dans le feuillage de vigne. / This work investigates the potential of remote sensing as a tool for the automatic detection of Flavescence dorée (FD) grapevine disease. The approach is based on the analysis of variables (spectral bands, vegetation indices, and biophysical parameters) computed from high resolution (10 cm) multispectral images and acquired by Unmanned Aerial Vehicle (UAV) during the period of maximum expression of symptom. The analysis of the variables discrimination performance is evaluated by a supervised method based on the Receiver Operating Characteristic curve (ROC curve). The training and validation areas used in this study were acquired from 14 vineyards located in southern France. The performance of the variables was tested on three different scales of analysis (one by plot, by cultivar and by berry color). Two levels of analysis have been implemented. The first level involves the potential of variables to discriminate Flavescence dorée symptomatic vines areas from asymptomatic ones. The second level of analysis is related to test the performance of the variables for the specific discrimination of Flavescence dorée vines (for the red cultivars) and the discrimination from Grapevine Trunk Diseases (GTD). The results obtained showed (1) a lower discrimination performance for discrimination of FD symptomatic vines areas from GTD symptomatic ones, more pronounced on the color level; (2) the presence of misclassified mixed pixels especially in the edges of the rows of vines and (3) a low discrimination of symptomatic vines areas (FD or MB) with a low proportion of symptomatic foliage (level of infection). From a thematic point of view, the results obtained showed the differences in the intensity of leaf discoloration affected by Flavescence dorée by year and their link with the chlorophylls and anthocyanins content of the leaves. Future prospects for this work concern the creation of a specific Flavescence dorée index depending on the color of the cultivars (red or white) and the intensity of leaf discoloration (attenuated or marked), identified from the hyperspectral data and improving the masking of mixed pixels from complex algorithms that consider the spatial distribution of pixels in the vine foliage.

Résumé : Au-delà de tous débats scientifiques actuels, un constat unanime est certainement la réduction du couvert de glace dans l’océan Arctique, associé au réchauffement planétaire. La réduction du couvert de glace aura sans doute des impacts encore imprévisibles sur le milieu marin. Nous avons, dans ce contexte, traité des données satellitaires et des données de mesures de réalité de terrain de campagnes océanographiques dans la portion sud-est de la mer de Beaufort afin d’étudier les variabilités spatiale et temporelle de la biomasse phytoplanctonique et tenter de les relier aux processus physiques existants dans ce milieu. La mer de Beaufort étant fortement influencée par les eaux douces du fleuve Mackenzie, il était probable que les algorithmes de couleur de l’eau opérationnels actuels ne permettaient pas une estimation juste de la concentration de la chlorophylle-a (chl-a) et, par conséquent, de la production primaire qui est à la base de la chaîne alimentaire marine. L’analyse des données bio-optiques a confirmé cette hypothèse montrant une surestimation de la chl-a in situ par un facteur variant entre 3 et 5. La forte contribution de la matière organique colorée dissoute et des particules non-algales à l’absorption de la lumière apparaît comme la source principale de cette surestimation. Nous avons donc proposé des algorithmes adaptés ainsi que de nouveaux algorithmes utilisant deux rapports de bandes spectrales permettant une estimation plus précise de la chl-a dans le sud-est de la mer de Beaufort. Une comparaison entre des données de réalité de terrain et des images satellitaires a aussi montré que la réflectance normalisée à la surface de l’eau, de même que le rapport bleu-vert, étaient plus précis à l’aide des données du capteur SeaWiFS que de celles des capteurs MODIS et MERIS. Nous avons procédé à une analyse des patrons de chl-a et de température de surface pour cinq sous-régions géographiques dans la mer de Beaufort à l’aide de sept années de données satellitaires SeaWiFS et AVHRR (1998-2004). Les résultats ont montré que les variabilités spatiale, temporelle et interannuelle de la biomasse phytoplanctonique sont régies par plusieurs facteurs environnementaux affectant la stratification de la colonne d’eau, soit le forçage du vent, la dynamique de la glace, la température de l’air, l’ensoleillement et les courants marins. Une approche statistique basée sur le concept de provinces non statiques a permis de partitionner la mer de Beaufort en quatre provinces biophysiques distinctes, apportant un nouvel éclairage sur les propriétés biophysiques de cette mer. L'analyse des données a aussi permis de détecter une tendance à l'augmentation de la chl-a dans deux secteurs de la mer de Beaufort : le plateau du Mackenzie et la partie sud du golfe d'Amundsen. Finalement, une analyse de gradients spatiaux, effectuée à partir d’images de température de surface de l’eau a permis de détecter des fronts thermiques récurrents. Ces structures spatiales jouent un rôle majeur dans l’écosystème marin, en particulier en raison de leur impact sur le développement de la biomasse phytoplanctonique. Nous avons mis en évidence des nouvelles structures frontales sur le plateau du Mackenzie et dans la région de la polynie du cap Bathurst. Les nouveaux fronts détectés sont principalement reliés à des particularités bathymétriques de la région, à la présence du panache du fleuve Mackenzie ainsi qu’à la gyre de Beaufort. En conclusion, la réalisation de cette étude a permis de générer de nouvelles informations sur les interactions entre les processus physiques et biologiques, permettant ainsi de mieux appréhender les conséquences biogéochimiques et écologiques résultant des modifications climatiques dans la mer de Beaufort. // Abstract : The Arctic Ocean ecosystem is experiencing significant changes such as a drastic reduction in seasonal sea-ice cover linked to global warming. These changes are likely to modify the physics, biogeochemistry and ecology of this unique environment in ways that are yet to be understood. In this context, we processed satellite data and in situ measurements in the southeastern Beaufort Sea to explore the spatial and temporal variability of phytoplankton biomass and link it to existing physical processes in this region. The optical properties of the Beaufort Sea being under the influence of the Mackenzie River plume, it was likely that operational ocean color algorithms did not allow an accurate estimate of chlorophyll-a concentration (Chl-a) that is a key indicator of phytoplankton biomass and marine productivity. Analysis of bio-optical data confirmed this hypothesis showing an overestimation of Chl-a in situ by a factor of three to five. High contribution of colored dissolved organic matter and non algal particles to the blue light absorption appears as the source of that poor performance. We propose regionally adapted and new algorithms using ratio of two spectral bands allowing better accuracy estimation of Chl-a in the southeastern Beaufort Sea. A match-up analysis of coincident in situ data and satellite overpass showed that the normalized water-leaving reflectance and the blue-to-green ratio retrieval were more accurate for SeaWiFS data than for MODIS and MERIS data. We investigated temporal and spatial linkages between physical and biological parameters to infer the boundaries of biophysical areas in the Canadian Beaufort Sea. Monthly sea surface temperature (AVHRR) data and chlorophyll a data from SeaWiFS were collected over seven years in five geographical sub-regions in the Beaufort Sea (1998-2004). Results showed that the spatial, temporal and inter-annual variability of phytoplankton biomass are driven by several environmental factors affecting the stratification of the water column : wind forcing, ice dynamics, air temperature, irradiance and currents. A cluster analysis based on the concept of non-static provinces was used to define four biophysical provinces in this sea. Positive temporal trends were detected for Chl-a over two regions of the Beaufort Sea : the Mackenzie Shelf and the southern portion of Amundsen Gulf. Finally, an analysis of spatial gradients, using 11 years of sea surface temperature images, allowed the detection of recurrent thermal fronts. These spatial structures play a major role in the marine ecosystem, particularly because of their impact on the development of phytoplankton biomass. We highlighted new frontal structures on the Mackenzie Shelf and in the Cape Bathurst polynya area. These identified new fronts are mainly related to bathymetric features of the region, the presence of the Mackenzie River plume and the Beaufort Gyre. In conclusion, this study has generated new information on the interactions between physical and biological processes to better understand the biogeochemical and ecological consequences of climate change in the Beaufort Sea.

Une régression des principales modalités sensorielles (vision, audition, goût et odorat) est bien rapportée à l'âge. La perception tactile est influencée par différents paramètres. Un grand nombre de ces paramètres ont été bien étudiés dans la littérature tels que le système nerveux central, la densité des mécanorécepteurs dans la peau et les seuils de détection vibro-tactile. Ces paramètres ont été étudiés pour comprendre l'affaiblissement de la perception tactile au fil du temps et les différences naturelles entre les hommes et les femmes. Le doigt humain est toujours utilisé pour qualifier la qualité et les propriétés d'une surface. Par conséquent, un panel de différent âge et sexe est toujours utilisé par différents secteurs industriels afin de comprendre les besoins des consommateurs. Cependant, cette méthode est très coûteuse, longue et subjective. L’objectif de ce travail était de développer une méthodologie qui permette d'avoir une objectivation tactile semblable au panel, cela signifie qu'on doit prendre en compte les effets de l'âge et du sexe. Cette thèse a fourni des mesures in vivo pour 40 doigts humains. Nos développements proposent un doigt artificiel capable de mimer le doigt humain, en tenant l’effet de l'âge et du sexe. Pour atteindre notre objectif, nous avons développé plusieurs approches qui combinent à la fois, la topographie multi-échelle du doigt humain, ces propriétés mécaniques anisotropes, les propriétés tribologiques et l’effet de l’aire réelle de contact et la direction du toucher sur la force de frottement et les vibrations générées. Le développement d’un algorithme de traitement du signal, a permis d’identifier des coefficients représentatifs de la qualité de la surface touchée. L’ingénierie de l'émotion a été un autre axe de recherche dans de ces travaux. L’instrumentation du doigt humain avec un dispositif laser-doppler, a permis d’évaluer la qualité tactile des échantillons en fonction de l'émotion générée pendant le processus du toucher. Cette émotion est étudiée par la variation fréquentielle du débit sanguin. Le mise au point d’un doigt artificiel bio-inspiré qui possède des propriétés biophysiques proches du doigt humain, a permis de réaliser un démonstrateur de toucher qui peut intégrer l’âge et le sexe d’un panel. Ce dispositif répond au cahier des charges défini dans le projet ANR «plasticTouchDevice», et permet aux industriels de la plasturgie de mener des expertises de leurs innovations en ayant recours à un dispositif qui permet d’intégrer l’effet de l’âge et du sexe dans la métrologie de la qualité du toucher des matériaux plastiques. / A decline in the main sensory modalities (vision, hearing, taste, and smell) is well reported to occur with advancing age, it is expected a similar change to occur with touch sensation and perception. The tactile perception is influenced by different parameters. Many of those parameters have been well studied in the literature such as central nervous system, the density of mechanoreceptors in the skin and the vibro-tactile detection thresholds. These parameters have been studied in order to understand the weakens of tactile perception over time and the natural differences between men and women. The human finger is always used to qualify the quality and the properties of a surface. Therefore, a panel of different age and gender always used by companies in order to understand the customers’ needs. However, this method is very expensive, time-consuming and subjective. The objective of this work is to give a solution that avoid the limits of the actual method, but in the same time it should keep their advantages (age and gender). This thesis provided in vivo measurements for 40 human fingers. Our developments propose an artificial finger capable of mimicking the human finger, taking into account the effects of age and gender. To achieve our goal, we have developed several approaches that combine the multi-scale topography of the human finger, the anisotropic mechanical properties, the tribological properties, the effect of the real contact area, the direction of touch on the friction force and the vibrations generated by the human finger. The development of a new signal processing algorithm has made it possible to identify coefficients representative of the quality of the affected surface. The engineering of emotion has been another area of research in this work. Instrumentation of the human finger with a laser Doppler device, allowed to evaluate the tactile quality of the samples according to the emotion generated during the process of the touch. This emotion is studied by the frequency variation of the blood flow. The development of a bio-inspired artificial finger that has biophysical properties close to the human finger, has made it possible to realize a haptic touch demonstrator that can integrate the age and gender of a panel. This device meets the specifications defined in the ANR project "PlasticTouchDevice", and allows plastics industry to conduct expertise of their innovations by using a device that allows the integration of the effects of age and of gender in the metrology of the quality of the touch of plastic materials.

Thèse produite en partenariat avec la Ferme d'hiver, centre de recherche industrielle pour l'agriculture en environnement contrôlé. / L’agriculture en environnement contrôlé (AEC) est une pratique agricole de haute technologie où la culture de plantes et son environnement sont soumis à une certaine forme de contrôle afin d’obtenir des rendements plus élevés et une efficacité de production accrue. L’AEC est essentielle en raison de son impact sur la disponibilité des terres arables, l’utilisation de l’eau et l’efficacité énergétique face à l’augmentation de l’insécurité alimentaire mondiale. Les systèmes de AEC sont contrôlés par le biais d’indicateurs de performance clés (IPC) complexes que les experts de plusieurs domaines, dont les ingénieurs et les agronomes, doivent optimiser. L’optimisation des IPC nécessite l’exploration de l’immense espace d’états du système d’AEC. Étant donné que ces systèmes sont complexes et hétérogènes, ils nécessitent une approche de modélisation et de co-simulation multi-paradigme dans laquelle les modèles utilisent les formalismes et les niveaux d’abstraction les plus appropriés. Nous proposons une architecture de co-simulation de AEC capable de capturer la dynamique des entités qui composent notre système à plusieurs niveaux d’abstraction. Nous présentons nos résultats démontrant la validité de notre approche / Controlled environment agriculture (CEA) is a high-tech agricultural practice where the crop and its environment are subject to some form of control to achieve higher yields and produc- tion efficiency. CEA is critical for its impacts on arable land availability, water usage, and energy efficiency amid the rise of global food insecurity. CEA systems are controlled through complex key performance indicators (KPI) that experts of multiple domains, including engi- neers and agronomists, must optimize. The optimization of KPI requires exploring the vast state space of the CEA system. As such systems are complex and heterogeneous, they re- quire a multi-paradigm modeling and co-simulation approach in which models use the most appropriate formalisms and levels of abstraction. We provide a co-simulation architecture for CEA to capture the dynamics of the entities that comprise our system at multiple levels of abstraction and present our results showing the validity of our approach.