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 traitement d'images hyperspectrales est la généralisation de l'analyse des images couleurs, à trois composantes rouge, vert et bleu, aux images multivariées à plusieurs dizaines ou plusieurs centaines de composantes. Dans un sens général, les images hyperspectrales ne sont pas uniquement acquises dans le domaine des longueurs d'ondes mais correspondent à une description d'un pixel par un ensemble de valeurs : c'est à dire un vecteur. Chacune des composantes d'une image hyperspectrale constitue un canal spectral, et le vecteur associé à chaque pixel est appelé spectre. Pour valider la généralité de nos méthodes de traitement, nous les avons appliquées à plusieurs types d'imagerie correspondant aux images hyperspectrales les plus variées : des photos avec quelques dizaines de composantes acquises dans le domaine des longueurs d'ondes, des images satellites de télédétection, des séries temporelles d'imagerie par résonance dynamique (DCE-MRI) et des séries temporelles d'imagerie thermique. Durant cette thèse, nous avons développé une chaîne complète de segmentation automatique des images hyperspectrales par des techniques morphologiques. Pour ce faire, nous avons mis au point une méthode efficace de débruitage spectral, par Analyse Factorielle des Correspondances (AFC), qui permet de conserver les contours spatiaux des objets, ce qui est très utile pour la segmentation morphologique. Puis nous avons fait de la réduction de dimension, par des méthodes d'analyse de données ou par modélisation des spectres, afin d'obtenir un autre représentation de l'image avec un nombre restreint de canaux. A partir de cette image de plus faible dimension, nous avons effectué une classification (supervisée ou non) pour grouper les pixels en classes spectralement homogènes. Cependant, les classes obtenues n'étant pas homogènes spatialement, i.e. connexes, une étape de segmentation s'est donc avérée nécessaire. Nous avons démontré que la méthode récente de la Ligne de Partage des Eaux Probabiliste était particulièrement adaptée à la segmentation des images hyperspectrales. Elle utilise différentes réalisations de marqueurs aléatoires, conditionnés par la classification spectrale, pour obtenir des réalisations de contours par Ligne de Partage des Eaux (LPE). Ces réalisations de contours permettent d'estimer une fonction de densité de probabilité de contours (pdf) qui est très facile à segmenter par une LPE classique. En définitive, la LPE probabiliste est conditionnée par la classification spectrale et produit donc des segmentations spatio-spectrales dont les contours sont très lisses. Cette chaîne de traitement à été mise en œuvre sur des séquences d'imagerie par résonance magnétique dynamique (DCE-MRI) et a permis d'établir une méthode automatique d'aide au diagnostic pour la détection de tumeurs cancéreuses. En outre, d'autres techniques de segmentation spatio-spectrales ont été développées pour les images hyperspectrales : les régions η-bornées et les boules µ-géodésiques. Grâce à l'introduction d'information régionale, elles améliorent les segmentations par zones quasi-plates qui n'utilisent quant à elles que de l'information locale. Enfin, nous avons mis au point une méthode très efficace de calcul de toutes les paires de distances géodésiques d'une image, puisqu'elle permet de réduire jusqu'à 50 % le nombre d'opérations par rapport à une approche naïve et jusqu'à 30 % par rapport aux autres méthodes. Le calcul efficace de ce tableau de distances offre des perspectives très prometteuses pour la réduction de dimension spatio-spectrale.

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.

L'étude des sols argileux fait l'objet de nombreux travaux motivés par leur rôle dans les processus d'érosion, les catastrophes naturelles et l'agriculture de précision. La caractérisation du contenu en argiles gonflantes du sol est aussi nécessaire pour évaluer la traficabilité d’une région ou le risque de retrait-gonflement des sols, responsable d’engendrer des dégâts sur le bâti. En effet, les argiles gonflantes sont des smectites qu'il faut différencier des autres types d'argiles telles que l'illite ou la kaolinite, en milieu tempéré. Les techniques traditionnelles pour réaliser la cartographie des minéraux argileux des sols sont en général couteuses, financièrement et en temps et sont basées sur des campagnes terrain intensives simultanément à des acquisitions photographiques afin de spatialiser l'information qui reste qualitative. La télédétection hyperspectrale est une technique potentiellement intéressante pour obtenir des cartes d'argile plus précises et à moindre coût. Néanmoins, elle est limitée par le fait que (i) les minéraux sont mélangés de manière intime dans les sols avec d’autres composants; mais aussi que (ii) à l’échelle aéroportée, le signal réfléchi au sein d’un pixel (résolution spatiale de l’ordre du mètre) comprend de la végétation en plus du sol nu. Ces phénomènes de mélange, aux échelles microscopique et macroscopique, rendent difficile l’estimation du contenu en argiles minéralogiques. Le développement des drones ainsi que leur possibilité d'embarquer de nouvelles caméras hyperspectrales couvrant l'ensemble du spectre [0,4 - 2,5 µm] avec une haute résolution spatiale (environ 10 cm) et un signal à bruit élevé ouvrent la voie à un inventaire plus précis des argiles.L'objectif de cette thèse est de montrer l'intérêt de l'utilisation de méthodes de démélange sur des données hyperspectrales à très haute résolution spatiale pour estimer le contenu en minéraux argileux du sol, et plus précisément des argiles responsables du retrait-gonflement, les smectites. Dans un premier temps, les méthodes existantes de détection, de caractérisation des différents types d'argile et d'estimation de leur abondance sont présentées. Les potentialités des méthodes de démélange existantes dans la littérature pour l’estimation du contenu en minéraux argileux des sols sont mises en avant. Dans un second temps, les méthodes de démélange sont utilisées sur une base de données d’images hyperspectrale acquises en laboratoire de mélanges contrôlés minéraux contenant des argiles (montmorillonite, illite, kaolinite) et d’autres minéraux présents dans les sols (quartz, calcite). Comme les minéraux sont mélangés de manière intime, des méthodes de démélange, linéaires et non-linéaires sont décrites et comparées. Néanmoins, les algorithmes non-linéaires ont des performances similaires aux algorithmes linéaires. De plus, l’effet de la variabilité des données sur la précision de l’estimation des abondances a pu être réduit en utilisant des prétraitements spectraux. Dans une dernière étape, la comparaison des méthodes de démélange sont étendues à des mesures en environnement extérieur. Cette analyse repose sur une campagne de mesure en extérieur réalisée pour la mesure d'images hyperspectrales acquises depuis une nacelle (12 m de hauteur environ, 1,5 cm de résolution spatiale), et l’acquisition d’échantillons prélevés et analysés par DRX (données quantitatives des abondances des minéraux) pour validation. Cette dernière phase permet d'analyser l'impact d'un sol naturel (composé d'un mélange minéralogique, des matières carbonées telles que la cellulose, et ayant une rugosité de surface…) sur les méthodes de démélange. Les performances obtenues (moins de 15% RMSE sur l’estimation de la montmorillonite) permettent d’ouvrir des perspectives quant à l’application de ces méthodes sur des capteurs embarqués par drone, pour la cartographie de la traficabilité et de l’aléa de retrait-gonflement des sols. / Clayey soils are studied because of the importance of soils in erosion processes, natural disasters and precision agriculture. Mapping of clay mineralogy is essential for surveying and predicting trafficability and ground instability hazards, such as shrink-swelling, in order to cope with damages caused by expansive soils on infrastructures. Clay minerals in temperate zone soils are mainly divided in smectites, which highly contribute to soil swelling, illite and kaolinite. Geotechnical engineering practice for clayey soils mapping are expensive and time-consuming. Indeed, it is based on field and extensive laboratory studies. In addition, spatial distribution of clay is assessed using aerial photographs and low-scale geological maps. Thereby, small heterogeneities in geological features are rarely detected, and spatial information remains qualitative. Hyperspectral remote sensing could be an alternative to conventional methods for clay mapping. However, this method is limited by two facts: (i) soils are an intimate mixture of minerals, and (ii) vegetation is mixed with bare soil within airborne sensors pixels (meter range of spatial resolution). Those mixtures (at microscopic and macroscopic scales) mask clays specific spectral signatures and limit clay mineral quantification. Recent development in UAV offers new possibilities for carrying hyperspectral cameras in the reflective domain [0.4 – 2.5 µm], and obtaining data with higher SNR and resolution (10 cm). These advances open new perspectives for accurate and less expensive clay maps. This PhD thesis aims to present the potentiality of clay mapping in soils using very-high spatial resolution hyperspectral data, and more specifically, to estimate swelling clay minerals (smectite) abundances. First, existing methods of detection, and abundance estimation of clay minerals are presented. Second, unmixing methods are used on a database of hyperspectral images of controlled mixtures with different abundances of clay minerals, (illite, montmorillonite and kaolinite) and other minerals existing in soils (quartz, calcite). Due to the intimate nature of mixtures, linear and non-linear unmixing methods are described and compared. However, linear and nonlinear algorithms exhibit similar performances. Moreover, the accuracy of estimation of abundances of mineral clay increased using spectral preprocessings. Regarding the third step, field measurements are used to assess clay unmixing methods. This study is based on an outdoor experiment which acquired hyperspectral images from a bucket truck (12 m elevation, 1.5 cm ground sampling distance), and a sampling collection analyzed by XRD (quantitative analysis of mineral abundances) for validation. This step analyzed effects of a natural soil, (with organic matter, a larger diversity of mineralogical components and with surface roughness) on unmixing methods tested with laboratory data. Obtained performances (less than 15% RMSE for montmorillonite estimation) allow perspectives to apply these methods on data obtained with UAV sensors, for trafficability or expansive soils mapping purposes.

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.

L’imagerie hyperspectrale est maintenant très développée dans les applications de télédétection. Il y a principalement deux manières de construire les imageurs associés : la première méthode utilise un réseau et une fente, et l’image spectrale est acquise ligne par la ligne le long de la trajectoire du porteur. La seconde est basée sur le principe de la spectrométrie par transformée de Fourier (TF). Certains des systèmes utilisés sont construits de manière à enregistrer l’interférogramme de chaque point de la scène suivant le déplacement dans le champ. Le spectre de la lumière venant d’un point de la scène est alors calculé par la transformée de Fourier de son interférogramme. Les imageurs classiques basés sur des réseaux sont plus simples à réaliser et les données qu’ils fournissent sont souvent plus faciles à interpréter. Cependant, les spectro-imageurs par TF fournissent un meilleur rapport signal sur bruit si la source principale de bruit vient du détecteur.Dans la première partie de cette thèse, nous étudions l’influence de différents types de bruit sur les architectures classiques et TF afin d’identifier les conditions dans lesquelles ces dernières présentent un avantage. Nous étudions en particulier l’influence des bruits de détecteur, de photons, des fluctuations de gain et d’offset du détecteur et des propriétés de corrélation spatiale des fluctuations d’intensité du spectre mesuré. Dans la seconde partie, nous présentions la conception, la réalisation et les premiers résultats d’un imageur basé sur un interféromètre de Michelson à dièdres statique nommé DéSIIR (Démonstrateur de Spectro-Imagerie Infrarouge). Les premiers résultats montrent, qu’en mode spectromètre simultané, DéSIIR permet la restitution du spectre avec les spécifications requises dans le cadre des applications recherchées, c'est-à-dire détecter avec une résolution d environ 25 cm-1 un object de quelques degrés plus chaud que le fond de la scène et présentant une signature spectrale entre 3 et 5 juin. En mode spectromètre imageur, après recalage des images, il est possible de reconstruire le spectre de chaque point de la scène observée. / Hyperspectral imaging is now very important in remote sensing applications. There are two main ways to build such imagers : the first one uses a grating and a slit, and the spectral image is acquired line by line along the track of the carrier. The second way is to use the principle of Fourier transform (FT) spectrometry. Some of these systems are built in such a way that they record the interferogram of each point of the scene as it moves through the field of view. The spectrum of the light coming from a particular point is then calculated by the Fourier transform of its interferogram. Classical gratting-based spectral imagers are easier to build and the data they provide a better signal to noise ratio if the main source of noise comes from the detector.In the first part of this thesis, we study the influence of various types of noise on the classic and TF-based architectures to identify the conditions in which these last ones present an advantage. We study particularly the influence of detector noise, photons noise, detector gain and offset fluctuations and spatial correlation properties of the intensity fluctuations. In the second part, we present the conception, the realization and the first results of an imager bases on a Michelson interferometer with dihedrons named DéSIIR (“Démonstrateur de Spectro Imagerie Infrarouge”). The first results show that, in simultaneous spectrometer mode, DéSIIR allows the reconstruction of the spectrum with respect to the specific requirements, which are to be able to detect an objet of some degrees warmer than the background of the scene observed with a resolution of about 25 cm -1. In imager mode, this reconstruction is performed for each point of the scene.

La température de surface terrestre (LST) est un paramètre important dans les systèmes climatiques. Les données infrarouge thermique (TIR) contiennent un nombre d'information de la surface terrestre et de l'atmosphère sont des sources de l'information important pour estimer la LST à l'aide de télédétection. / Land surface temperature (LST) is an important parameter in climate systems. Hyperspectral thermal infrared (TIR) data, containing large information about the surface and the atmosphere, is an important source of information for retrieving LST by remote-sensing.

Cette thèse contribue à la recherche de méthodes de détection de signaux inconnus à très faible Rapport Signal-à-Bruit. Ce travail se concentre sur la définition, l’étude et la mise en œuvre de méthodes efficaces capables de discerner entre observations caractérisées seulement par du bruit de celles qui au contraire contiennent l’information d’intérêt supposée parcimonieuse. Dans la partie applicative, la pertinence de ces méthodes est évaluée sur des données hyperspectrales. Dans la première partie de ce travail, les principes à la base des tests statistiques d’hypothèses et un aperçu général sur les représentations parcimonieuses, l’estimation et la détection sont introduits. Dans la deuxième partie du manuscrit deux tests d’hypothèses statistiques sont proposés et étudiés, adaptés à la détection de signaux parcimonieux. Les performances de détection des tests sont comparés à celles de méthodes fréquentistes et Bayésiennes classiques. Conformément aux données tridimensionnelles considérées dans la partie applicative, et pour se rapprocher de scénarios plus réalistes impliquant des systèmes d’acquisition de données, les méthodes de détection proposées sont adaptées de façon à exploiter un modèle plus précis basé sur des dictionnaires qui prennent en compte l’effet d’étalement spatio-spectral de l’information causée par les fonctions d’étalement du point de l’instrument. Les tests sont finalement appliqués à des données astrophysiques massives de type hyperspectral dans le contexte du Multi Unit Spectroscopic Explorer de l’Observatoire Européen Austral. / This thesis deals with the problem of detecting unknown signals at low Signal- to- Noise Ratio. This work focuses on the definition, study and implementation of efficient methods able to discern only-noise observations from those that presumably carry the information of interest in a sparse way. The relevance of these methods is assessed on hyperspectral data as an applicative part. In the first part of this work, the basic principles of statistical hypothesis testing together with a general overview on sparse representations, estimation and detection are introduced. In the second part of the manuscript, two statistical hypotheses tests are proposed and studied. Both are adapted to the detection of sparse signals. The behaviors and the relative differences between the tests are theoretically investigated through a detailed study of their analytical and structural characteristics. The tests’ detection performances are compared with those of classical frequentist and Bayesian methods. According to the three-dimensional data sets considered in the applicative part, and to be closer to realistic scenarios involving data acquisition systems, the proposed detection strategies are then adapted in order to: i) account for spectrally variable noise; ii) exploit the spectral similarities of neighbors pixels in the spatial domain and iii) exploit the greater accuracy brought by dictionary-based models, which take into account the spatiospectral blur of information caused by instrumental Point Spread Functions. The tests are finally applied to massive astrophysical hyperspectral data in the context of the European Southern Observatory’s Multi Unit Spectroscopic Explorer.

En associant informations spectrale et spatiale, l'imagerie proche-infrarouge permet l'identification et la localisation des espèces chimiques. Chaque mesure génère un cube de données contenant des milliers de spectres qui doivent être traités pour une interprétation objective des analyses.<br />La première problématique est l'extraction des cartes de distributions des composés chimiques. Dans le premier cas, la composition du médicament est connue et les longueurs d'onde spécifiques des composés ou les spectres de référence sont utilisés pour extraire les cartes de distributions. L'étude des histogrammes et un schéma de segmentation utilisant l'algorithme "Watershed" sont ensuite proposés pour les caractériser. Dans un deuxième temps le cas ou aucun a priori n'est connu est étudié. L'extraction simultanée de la concentration et des spectres purs à partir de la matrice de mélange doit alors être effectuée. Plusieurs algorithmes sont comparés: NMF, BPSS, MCR-ALS and PMF, les outils de rotation ont aussi été introduits pour explorer le domaine de solutions et PMF se montre alors le plus précis pour l'extraction.<br />La deuxième problématique est la quantification du principe actif dans des comprimés. Une première étude menée sur des mélanges binaires révèle les difficultés de la quantification sans a priori. Il est démontré ensuite que la quantification est la plus précise lorsqu'une gamme d'échantillons de concentration connue est utilisée pour établir le modèle mathématique à l'aide de l'algorithme PLS, cependant si une librairie spectrale constituée des spectres de référence est construite, alors l'algorithme PLS-DA donne une information semi-quantitative.