Thèse (Ph.D.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2008. / Titre de l'écran-titre (visionné le 29 sept. 2009). In ProQuest dissertations and theses. Publié aussi en version papier.

Depuis déjà quelques années, les paysages agricoles subissent des changements profonds à travers le monde. Ces transformations paysagères, principalement causées par l'évolution dans les pratiques agricoles ainsi que dans le contexte socio-économique, conduisent à l'apparition de nouveaux environnements tels que des terres agricoles abandonnées. Ces types de terres sont courantes dans certaines régions de la province de Québec, comme dans l'ouest de l'Abitibi, où on en trouve près de 51 000 hectares. Ces terres présentent un potentiel pour la lutte contre les changements climatiques et pourraient contribuer à augmenter la séquestration et le stockage du carbone dans des réservoirs terrestres ainsi que via la production de bois. Pour ce faire, il est nécessaire de comprendre la dynamique de la végétation qui prend place sur les terres agricoles abandonnées. Dans cette optique, l'étude a examiné la dynamique évolutive de la végétation de ces terres agricoles abandonnées en climat boréal selon des dimensions temporelle et spatiale en l'absence d'intervention anthropique. Nous avons ainsi étudié 26 terres agricoles de la région d'Abitibi-Ouest sur lesquelles l'agriculture a été abandonné à différents moments variant de 0 à 50 ans. À l'aide de l'imagerie satellitaire, nous avons pu reconstituer l'historique de la végétalisation de ces sites de 1985 à 2022. Les résultats ont montré une longue séquence de graminées après l'abandon de l'agriculture sur les terres agricoles. D'après l'imagerie satellitaire, après un court stade arbustif transitoire, la plupart des sites convergent vers un stade forestier stable dominé par les espèces feuillues, avec quelques sites convergeant vers des forêts résineuses ou des forêts mixtes. Nos résultats suggèrent que, même en l'absence de toute intervention humaine, toutes les terres agricoles abandonnées de cette région se boisent naturellement pour évoluer majoritairement vers des forêts de feuillus. De plus, l'analyse de nos données d'inventaire terrain suggère les forêts situées à proximité ont un impact sur la dynamique végétale et la succession à l'intérieur des terres agricoles abandonnées. / Agricultural landscapes have been undergoing profound changes worldwide for the past few years. These landscape transformations, mainly caused by evolving agricultural practices, lead to the emergence of new environments, such as abandoned farmlands, typically resulting from a combination of economic and natural factors. These types of lands are common in some regions of the province of Quebec, such as western Abitibi, where approximately 51 000 hectares of such lands can be found. These lands hold the potential for mitigating climate change and could contribute to increasing carbon sequestration and storage in terrestrial reservoirs as well as through wood production. To achieve this, it is necessary to understand the vegetation dynamics occurring on abandoned farmlands. The study examined the evolutionary dynamics of these abandoned farmlands in a boreal climate over time and space in the absence of anthropogenic intervention. We examined 26 lands in the West Abitibi region where agriculture had been abandoned at various times ranging from 0 to 50 years. Using satellite imagery, we reconstructed the vegetation history of these sites from 1985 to 2022. The results showed a prolonged sequence of grasses after agriculture abandonment on these lands. According to satellite imagery, after a brief transitional shrub stage, most sites transitioned to a stable forest stage dominated by deciduous species, with some sites transitioning to coniferous forests or mixed forests. Our findings suggest that even in the absence of human intervention, all abandoned farmlands in this region naturally transition to predominantly deciduous forests. Furthermore, our field inventory data analysis suggests that the surrounding forests impact vegetation dynamics and succession within abandoned farmlands.

Cette thèse considère le problème de sélection et d'ordonnancement des prises de vue d'un satellite agile d'observation de la Terre. La mission d'un satellite d'observation est d'obtenir des photographies de la surface de la Terre afin de satisfaire des requêtes d'utilisateurs. Les demandes, émanant de différents utilisateurs, doivent faire l'objet d'un traitement avant transmission d'un ordre vers le satellite, correspondant à une séquence d'acquisitions sélectionnées. Cette séquence doit optimiser deux objectifs sous contraintes d'exploitation. Le premier objectif est de maximiser le profit global des acquisitions sélectionnées. Le second est d'assurer l'équité du partage des ressources en minimisant la différence maximale de profit entre les utilisateurs. Deux métaheuristiques, composées d'un algorithme génétique à clé aléatoire biaisées (biased random key genetic algorithm - BRKGA) et d'une recherche locale multi-objectif basée sur des indicateurs (indicator based multi-objective local search - IBMOLS), sont proposées pour résoudre le problème. Pour BRKGA, trois méthodes de sélection, empruntées à NSGA-II, SMS-EMOA, et IBEA, sont proposées pour choisir un ensemble de chromosomes préférés comme ensemble élite. Trois stratégies de décodage, parmi lesquelles deux sont des décodages uniques et la dernière un décodage hybride, sont appliquées pour décoder les chromosomes afin d'obtenir des solutions. Pour IBMOLS, plusieurs méthodes pour générer la population initiale sont testées et une structure de voisinage est également proposée. Des expériences sont menées sur des cas réalistes, issus d'instances modifiées du challenge ROADEF 2003. On obtient ainsi les fronts de Pareto approximés de BRKGA et IBMOLS dont on calcule les hypervolumes. Les résultats de ces deux algorithmes sont comparés.

Thèse (Ph.D.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2008. / Titre de l'écran-titre (visionné le 7 avril 2009). In ProQuest dissertations and theses. Publié aussi en version papier.

Titre de l'écran-titre (visionné le 29 mai 2023) / L'amplification polaire du changement climatique, qui conduit les hautes latitudes à se réchauffer près de deux fois plus vite que les régions tempérées, entraîne la diminution progressive de certaines zones englacées du globe comme celle du pergélisol en Arctique. En profondeur, le dégel du pergélisol modifie le régime hydrologique du bassin-versant associé, impactant les ressources en eau et les écosystèmes aquatiques qui en dépendent. En surface, il se traduit par une augmentation de la couche active et une fragilisation de la stabilité du sol mettant en danger la durabilité des infrastructures locales. Dans ce contexte, il parait indispensable d'établir une carte de suivi long-terme de l'évolution du pergélisol à l'échelle de l'arctique afin d'anticiper les dangers associés à son dégel. Cependant, l'accès difficile et les conditions extrêmes de l'Arctique complexifient grandement l'observation directe, continue et à grande échelle du pergélisol. Si certaines cartes du pergélisol existent déjà, leur résolution est faible et elles restent statiques dans le temps. Cette thèse présente des méthodes indirectes de suivi annuel du dégel du pergélisol, à l'échelle de l'arctique et avec une résolution de l'ordre du bassin-versant puis du pixel. Ces méthodes sont l'analyse de récession de bassin-versant et l'interférométrie d'images radar de surface (InSAR), appliquées à des régions pergélisolées. D'une part, l'analyse de récession reflète, indirectement et à l'échelle du bassin-versant, la dynamique du pergélisol souterrain. En effet, selon Brutsaert (2005), le temps de récession d'un bassin-versant pergélisolé serait inversement proportionnel à la profondeur de dégel du pergélisol. Après analyse de 336 bassins arctiques, cette relation de proportionnalité se révèle complexifiée par l'étendu du pergélisol, les conditions climatiques du bassin, sa topographie et ses propriétés hydrauliques. Ces complexifications hydrologiques sont simulées avec Hydrogeosphere (HGS) à travers un model conceptuel 3D de bassin-versant arctique. Les simulations montrent que l'ouverture de tàlik sous le cours d'eau ainsi que la pente des berges du cours d'eau participent à l'augmentation de la verticalité et de la connectivité des écoulements souterrains ainsi qu'à la non-linéarité du réservoir. Ces résultats limitent l'applicabilité de la méthode d'analyse de récession basée sur le modèle de Brutsaert (2005) aux bassins-versants plats et sous-couverts de pergélisol continu uniquement. Pour les autres bassins-versants arctiques, d'autres modèles d'analyse de récession doivent être développés pour pouvoir en déduire la dynamique du pergélisol. Par ailleurs, la méthode InSAR permet de traduire la vitesse déformation du terrain arctique en vitesse de dégel du pergélisol souterrain. Cette étude s'appuie sur la méthode d'analyse de Daout et al. (2017), appliquée à plus large échelle, sur une région de 390,000 km² dans les basses terres de la baie d'Hudson. Pour cette région, l'étude estime une épaisseur de couche active de 64 cm et un taux d'affaissement de terrain de 2.5 mm/an sur 2015-2021. Si ces résultats nécessitent 15 ans de données satellites pour pouvoir être traduits en taux de dégel du pergélisol, la méthode InSAR a l'avantage d'être applicable pour n'importe quel terrain arctique et ce quel que soit l'étendu du pergélisol souterrain ou sa topographie. Chacune des méthodes offre des solutions prometteuses de cartographie haute résolution de la dynamique du pergélisol sur une large couverture spatiale et temporelle. Cette thèse donne les clefs de traduction d'un événement de récession ou d'une déformation de surface en un taux de dégel du pergélisol associé. Finalement, la transdisciplinarité de cette étude permet de confronter les résultats issus des différentes approches pour mieux les valider. Si la flexibilité et le réalisme du model 3D HGS nous ont permis de comparer les résultats issus des simulations avec ceux issus des analyses de récession des 336 bassins arctiques, il serait intéressant d'en faire de même pour les résultats issus de l'analyse InSAR. / Due to polar amplification of climate change, high latitudes are warming up twice as fast as the rest of the world. This warming leads to permafrost thawing, which modifies the subsurface hydrologic regime of draining watersheds, therefore affecting water resources and related aquatic ecosystems. At the surface, permafrost thawing increases the thickness of the overlying active layer, decreases soil stability, and jeopardizes local infrastructure sustainability. In this context, building a map of long-term permafrost evolution in Arctic regions is essential to anticipate such hazards. However, direct, continuous, and large-scale monitoring of permafrost in the Arctic is very challenging because of difficult access and unfavorable environmental conditions. Even though maps of permafrost exist, their resolution is low and they are static in time. This research presents indirect methodologies to annually update maps of Arctic permafrost at catchment or pixel scales. These methods are the recession analysis of permafrost-dominated catchments and the interferometry of Arctic-surface SAR images (InSAR). On the one hand, recession analysis allows to reflect permafrost thawing dynamics since recession slopes of Arctic catchment hydrographs are linearly related to permafrost thawing depth under Brutsaert (2005) assumptions. The recession analysis of 336 Arctic catchments reveals that the linear relationship may be complexified by the extent of the permafrost itself, the climatic conditions, the landscape topography as well as the hydraulic properties of the catchment. Hydrological complexifications and mechanisms involved when permafrost extent decreases and landscape hillslope increases are simulated with a Hydrogeosphere (HGS) 3D model of a conceptual Arctic catchment. Simulations show that river-tàlik opening and valley incision both clearly increase the verticality and the connections of subsurface flow paths as well as the non-linearity of the reservoir. These results limit the applicability of the recession analysis to flat catchments underlain by continuous permafrost only. For catchments with steeper slopes and with discontinuous permafrost, other models than Brutsaert (2005) should be used to interpret permafrost dynamics from recession analysis. On the other hand, InSAR analysis translates ground surface displacement into permafrost thawing rate. The proposed method is based on previous local studies and tested on the 390,000 km² region of the Hudson Bay Lowlands. For this region, the study reveals a median active layer thickness of 64 cm and a median rate of subsidence of 2.5 mm/yr over 2015-2021. While this method requires at least 15 years to translate active layer thickness and subsidence rate into permafrost thawing rate, the method has the advantage to be applicable to any type of permafrost extent or topography. Both methods provide great opportunities to map permafrost dynamics with large temporal and spatial coverage at a fine resolution. This research provides the keys to relate Arctic river hydrograph dynamics and Arctic surface deformation to permafrost thawing rate. Finally, the research transdisciplinarity allows for method comparison and validation. The flexibility and realism of the HGS model allow to compare permafrost-related outputs derived from both simulations and real-catchment hydrograph analysis. In the future, these outputs could be compared to InSAR results.

Les base de données (BD) d'Occupation du Sol (OCS) sont d'une grande utilité, dans divers domaines. Les utilisateurs recherchent des niveaux de détails tant géométriques que sémantiques très fins. Ainsi, une telle BD d'OCS à Grande Échelle (OCS-GE) est en cours de constitution à l'IGN. Cependant, pour répondre aux besoins des utilisateurs, cette BD doit être mise à jour le plus régulièrement possible, avec une notion de millésime. Ainsi, des méthodes automatiques de mise à jour doivent être mises en place, afin de traiter rapidement des zones étendues. Par ailleurs, les satellites d'observation de la terre ont fait leurs preuves dans l'aide à la constitution de BD d'OCS à des échelles comparables à celle de CLC. Avec l'arrivée de nouveaux capteurs THR, comme celle du satellite Pléiades, la question de la pertinence de ces images pour la mise à jour de BD d'OCS-GE se pose naturellement. Ainsi, l'objet de cette thèse est de développer une méthode automatique de mise à jour de BDs d'OCS-GE, à partir d'une image satellite THR monoscopique (afin de réduire les coûts d'acquisition), tout en garantissant la robustesse des changements détectés. Le cœur de la méthode est un algorithme d'apprentissage supervisés multi-niveaux appelé MLMOL, qui permet de prendre en compte au mieux les apparences, éventuellement multiples, de chaque thème de la BD. Cet algorithme, complètement indépendant du choix du classifieur et des attributs extraits de l'image, peut être appliqué sur des jeux de données très variés. De plus, la multiplication de classifications permet d'améliorer la robustesse de la méthode, en particulier sur des thèmes ayant des apparences multiples (e,g,. champs labourés ou non, bâtiments de type maison ou hangar industriel, ...). De plus, l'algorithme d'apprentissage est intégré dans une chaîne de traitements (LUPIN) capable, d'une part de s'adapter automatiquement aux différents thèmes de la BD pouvant exister et, d'autre part, d'être robuste à l'existence de thèmes in-homogènes. Par suite, la méthode est appliquée avec succès à une image Pléiades, sur une zone à proximité de Tarbes (65) couverte par la BD OCS-GE constituée par IGN. Les résultats obtenus montrent l'apport des images Pléiades tant en terme de résolution sub-métrique que de dynamique spectrale. D'autre part, la méthode proposée permet de fournir des indicateurs pertinents de changements sur la zone. Nous montrons par ailleurs que notre méthode peut fournir une aide précieuse à la constitution de BD d'OCS issues de la fusion de différentes BDs. En effet, notre méthode a la capacité de prise de décisions lorsque la fusion de BDs génère des zones de recouvrement, phénomène courant notamment lorsque les données proviennent de différentes sources, avec leur propre spécification. De plus, notre méthode permet également de compléter d'éventuels lacunes dans la zone de couverture de la BD générée, mais aussi d'étendre cette couverture sur l'emprise d'une image couvrant une étendue plus large. Enfin, la chaîne de traitements LUPIN est appliquée à différents jeux de données de télédétection afin de valider sa polyvalence et de juger de la pertinence de ces données. Les résultats montrent sa capacité d'adaptation aux données de différentes résolutions utilisées (Pléiades à 0,5m, SPOT 6 à 1,5m et RapidEye à 5m), ainsi que sa capacité à utiliser les points forts des différents capteurs, comme par exemple le canal red-edge de RapidEye pour la discrimination du thème forêts, le bon compromis de résolution que fournit SPOT 6 pour le thème zones bâties et l'apport de la THR de Pléiades pour discriminer des thèmes précis comme les routes ou les haies. / Land-Cover geospatial databases (LC-BDs) are mandatory inputs for various purposes such as for natural resources monitoring land planning, and public policies management. To improve this monitoring, users look for both better geometric, and better semantic levels of detail. To fulfill such requirements, a large-scale LC-DB is being established at the French National Mapping Agency (IGN). However, to meet the users needs, this DB must be updated as regularly as possible while keeping the initial accuracies. Consequently, automatic updating methods should be set up in order to allow such large-scale computation. Furthermore, Earth observation satellites have been successfully used to the constitution of LC-DB at various scales such as Corine Land Cover (CLC). Nowadays, very high resolution (VHR) sensors, such as Pléiades satellite, allow to product large-scale LC-DB. Consequently, the purpose of this thesis is to propose an automatic updating method of such large-scale LC-DB from VHR monoscopic satellite image (to limit acquisition costs) while ensuring the robustness of the detected changes. Our proposed method is based on a multilevel supervised learning algorithm MLMOL, which allows to best take into account the possibly multiple appearances of each DB classes. This algorithm can be applied to various images and DB data sets, independently of the classifier, and the attributes extracted from the input image. Moreover, the classifications stacking improves the robustness of the method, especially on classes having multiple appearances (e.g., plowed or not plowed fields, stand-alone houses or industrial warehouse buildings, ...). In addition, the learning algorithm is integrated into a processing chain (LUPIN) allowing, first to automatically fit to the different existing DB themes and, secondly, to be robust to in-homogeneous areas. As a result, the method is successfully applied to a Pleiades image on an area near Tarbes (southern France) covered by the IGN large-scale LC-DB. Results show the contribution of Pleiades images (in terms of sub-meter resolution and spectral dynamics). Indeed, thanks to the texture and shape attributes (morphological profiles, SFS, ...), VHR satellite images give good classification results, even on classes such as roads, and buildings that usually require specific methods. Moreover, the proposed method provides relevant change indicators in the area. In addition, our method provides a significant support for the creation of LC-DB obtain by merging several existing DBs. Indeed, our method allows to take a decision when the fusion of initials DBs generates overlapping areas, particularly when such DBs come from different sources with their own specification. In addition, our method allows to fill potential gaps in the coverage of such generating DB, but also to extend the data to the coverage of a larger image. Finally, the proposed workflow is applied to different remote sensing data sets in order to assess its versatility and the relevance of such data. Results show that our method is able to deal with such different spatial resolutions data sets (Pléiades at 0.5 m, SPOT 6 at 1.5 m and RapidEye at 5 m), and to take into account the strengths of each sensor, e.g., the RapidEye red-edge channel for discrimination theme forest, the good balance of the SPOT~6 resolution for built-up areas classes and the capability of VHR of Pléiades images to discriminate objects of small spatial extent such as roads or hedge.

Cette thèse considère le problème de sélection et d’ordonnancement des prises de vue d’un satellite agile d’observation de la Terre. La mission d’un satellite d’observation est d’obtenir des photographies de la surface de la Terre afin de satisfaire des requêtes d’utilisateurs. Les demandes, émanant de différents utilisateurs, doivent faire l’objet d’un traitement avant transmission d’un ordre vers le satellite, correspondant à une séquence d’acquisitions sélectionnées. Cette séquence doit optimiser deux objectifs sous contraintes d’exploitation. Le premier objectif est de maximiser le profit global des acquisitions sélectionnées. Le second est d’assurer l’équité du partage des ressources en minimisant la différence maximale de profit entre les utilisateurs. Deux métaheuristiques, composées d’un algorithme génétique à clé aléatoire biaisées (biased random key genetic algorithm - BRKGA) et d’une recherche locale multi-objectif basée sur des indicateurs (indicator based multi-objective local search - IBMOLS), sont proposées pour résoudre le problème. Pour BRKGA, trois méthodes de sélection, empruntées à NSGA-II, SMS-EMOA, et IBEA, sont proposées pour choisir un ensemble de chromosomes préférés comme ensemble élite. Trois stratégies de décodage, parmi lesquelles deux sont des décodages uniques et la dernière un décodage hybride, sont appliquées pour décoder les chromosomes afin d’obtenir des solutions. Pour IBMOLS, plusieurs méthodes pour générer la population initiale sont testées et une structure de voisinage est également proposée. Des expériences sont menées sur des cas réalistes, issus d’instances modifiées du challenge ROADEF 2003. On obtient ainsi les fronts de Pareto approximés de BRKGA et IBMOLS dont on calcule les hypervolumes. Les résultats de ces deux algorithmes sont comparés / This thesis considers the selection and scheduling problem of observations for agile Earth observing satellites. The mission of Earth observing satellites is to obtain photographs of the Earth surface to satisfy user requirements. Requests from several users have to be managed before transmitting an order, which is a sequence of selected acquisitions, to the satellite. The obtained sequence must optimize two objectives under operation constraints. The first objective is to maximize the total profit of the selected acquisitions. The second one is to ensure the fairness of resource sharing by minimizing the maximum profit difference between users. Two metaheuristic algorithms, consisting of a biased random key genetic algorithm (BRKGA) and an indicator-based multi-objective local search (IBMOLS), are proposed to solve the problem. For BRKGA, three selection methods, borrowed from NSGA-II, SMS-EMOA, and IBEA, are proposed to select a set of preferred chromosomes to be the elite set. Three decoding strategies, which are two single decoding and a hybrid decoding, are applied to decode chromosomes to become solutions. For IBMOLS, several methods for generating the initial population are tested and the neighborhood structure according to the problem is also proposed. Experiments are conducted on realistic instances based on ROADEF 2003 challenge instances. Hypervolumes of the approximate Pareto fronts are computed and the results from the two algorithms are compared

Les basses latitudes de l'Arctique peuvent servir d'indicateurs des futurs changements de l'océan Arctique. Parmi celles-ci, le Complexe de la Baie d'Hudson (CBH), une vaste mer intérieure subarctique, se distingue par sa productivité biogéochimique unique, influencée par la glace de mer saisonnière, les apports fluviaux abondants et la limitation en nutriments (principalement l'azote). Historiquement, la productivité de l'écosystème de la CBH a été sous-estimée. Cependant, des recherches récentes menées dans le cadre du projet Hudson Bay Systems Study (BaySys) révèlent un niveau de production primaire plus élevé qu'on ne le pensait auparavant. En particulier, une partie de cette productivité est attribuée aux processus biologiques liés à la glace de mer (sympagiques). En raison de la difficulté d'accessibilité de la région, les outils de modélisation permettent d'explorer son environnement physique et biogéochimique sur des échelles temporelles et spatiales étendues. L'utilisation de modèles biogéochimiques (BGCM) capables de résoudre les compartiments de nutriments, de phytoplancton, de zooplancton et de détritus (NPZD) a fourni des informations sur la distribution spatiale et temporelle des producteurs primaires au sein de la CBH. Ces modèles élucident également les facteurs physiques de la productivité, ce qui permet d'acquérir une compréhension fondamentale des principaux facteurs susceptibles d'affecter la CBH et la région arctique dans son ensemble face au changement climatique. Le modèle initial appliqué à la région de la CBH était le BGCM simplifié à base de phosphate, BLING (Biogeochemical, Light, Iron, Nutrient, and Gases Model). Par la suite, Sibert et al. (2010, 2011) ont développé un modèle NPZD simplifié à base d'azote incorporant la biogéochimie sympagique, ultérieurement renommé BiGCIIM (BioGeoChemical Ice Incorporated Model). Les deux modèles ont par la suite été couplés à un modèle océanique 3D (NEMOv3.6) et à un modèle de glace de mer (LIM2). Cette démarche avait pour objectif d'évaluer leur capacité à prédire les concentrations spatiotemporelles de chlorophylle *a*, telles qu'observées par satellite et à partir de mesures *in situ*. Elle visait également à analyser les principaux facteurs physiques influençant la productivité. Dans un environnement faible en azote comme celui de la CBH, il était attendu qu'un modèle basé sur l'azote produise des résultats plus cohérents avec les observations. Notre étude a démontré que les deux modèles reproduisaient les motifs spatiotemporels de chlorophylle *a* observés sur les images satellites. Le modèle BLING, à base de phosphate, a montré une performance légèrement meilleure, tandis que le modèle BiGCIIM, à base d'azote, présentait une meilleure concordance avec les observations ponctuelles. De plus, notre analyse a mis en évidence l'influence significative de la dynamique de la glace de mer et des apports fluviaux sur la variabilité des concentrations prédites de chlorophylle *a* dans les deux BGCMs. En outre, la capacité de BiGCIIM à résoudre plusieurs groupes de producteurs primaires écologiquement pertinents associés à l'écologie pélagique et sympagique a fourni des informations précieuses sur leur contribution à la production primaire totale dans la HBC. Finalement, notre étude souligne l'importance de choisir des BGCMs adaptés aux questions de recherche spécifiques, en veillant à ce que la complexité du modèle et les hypothèses sous-jacentes correspondent aux objectifs de l'étude et à la disponibilité des données. / The lower latitudes of the Arctic can be used as indicators of how the Arctic Ocean may change in the future. Among these, the Hudson Bay Complex (HBC), a vast sub-Arctic inland sea, stands out for its unique biogeochemical productivity shaped by seasonal sea ice, abundant riverine inputs, and nutrient limitation (primarily nitrogen). Historically, the productivity of the HBC ecosystem has been underestimated. However, recent research, driven by the Hudson Bay Systems Study (BaySys) project, indicates a higher level of primary production than previously thought. In particular, a portion of this productivity is attributed to sea ice-related (sympagic) biological processes. Given the limited accessibility of the region, modeling tools provide a means to explore its physical and biogeochemical environment over extended temporal and spatial scales. The use of biogeochemical models (BGCMs) capable of resolving nutrient, phytoplankton, zooplankton and detrital (NPZD) pools has provided insights into the spatial and temporal distribution of primary producers within the HBC. These models also elucidate the physical drivers of productivity, providing a fundamental understanding of the primary drivers likely to affect the HBC and the broader Arctic region in the face of climate change. The initial model applied to the HBC region was the phosphate-based simplified BGCM (nutrient and phytoplankton only), BLING (Biogeochemical, Light, Iron, Nutrient, and Gases Model). Subsequently, Sibert et al. (2010, 2011) developed a simplified nitrogen-based NPZD model incorporating sympagic biogeochemistry, later renamed BiGCIIM (BioGeoChemical Ice Incorporated Model). Both models were either coupled to a 3-D numerical ocean (NEMOv3.6) and sea ice (LIM2) model framework to evaluate their ability to predict spatio-temporal chlorophyll *a* concentrations observed from satellite and *in situ* measurements, as well as to assess the primary physical drivers of productivity. In a nitrogen-limited environment such as the HBC, a nitrogen-based model is expected to provide results more in line with observations. Our study found that both models replicated the spatiotemporal chlorophyll *a* patterns observed from satellite imagery, with the phosphate-based BLING model showing slightly better performance, while the nitrogen-based BiGCIIM model showed better agreement with point observations. In addition, the thesis highlights the significant influence of sea ice dynamics and river runoff on the variability of predicted chlorophyll *a* concentrations within both BGCMs. Furthermore, BiGCIIM's ability to resolve several ecologically relevant primary producer groups associated with pelagic and sympagic ecology provided valuable insights into their contributions to total primary production within the HBC. This thesis highlights the importance of selecting BGCMs tailored to specific research questions, ensuring that the model's complexity and underlying assumptions match the study objectives and data availability.

L'objectif de cette thèse est de contraindre la nature pétrologique et géométrique de la partie profonde d'un domaine orogénique en convergence. Dans ce but, nous avons créé dans un système d'information géographique projeté (Madagascar Laborde 1923), une base de données géologique du tiers Sud de l'île de Madagascar. Les données utilisées sont variées : observations de terrain, images satellites, données topographiques, mesures gravimétriques, radiométriques et aéromagnétiques. L'analyse, le traitement, la confrontation et l'intégration de ces différentes informations (rendues compatibles) nous a permis de réaliser avec précision de nouvelles cartes géologiques de la région, ainsi que des représentations cartographiques nouvelles. Nous mettons notamment en évidence des zones de cisaillements verticales (ZC) majeures et mineures, des fractures, des dykes et des limites lithologiques.<br />Nous précisons la nature des alignements sur l'axe Bongolava – Ranotsara : (i) La structure ductile de direction N 140°, cartographiée dans plusieurs littératures, n'est qu'une impression régionale (à petite échelle) due à la déflexion N 157° des ZC de direction Nord – Sud. La faille de Ranotsara (de direction N 140°) n'existe pas en termes de faille régionale, elle est une impression (à petite échelle) de la restitution cartographique causée par le relais de failles de taille ≤60 km de long et qui sont orientées N 115°, N 140° et N 160°. <br />Nous identifions que les ZC sont les lieux de localisation d'anomalie en éléments incompatibles (U-Th). Elles sont également le lieu de concentration d'oxydes de magnétite et titanomagnétite, associé à la disparition de la biotite. Ces observations soulignent la concentration des magmas et de la fusion au sein des ZC. Ainsi, les ZC sont le lieu de concentration de magmas qui permettent l'advection de chaleur. En effet, dans le Sud de Madagascar les conditions de haute température (800°C) sont homogénéisées sur de grande surface. <br />Nous établissons une nouvelle carte des ensembles lithologiques qui met en évidence des contrastes de compétence: les ZC se développent préférentiellement dans l'ensemble d'orthogneiss peu alumineux; les ensembles de métasédiments alumineux et les gneiss migmatitiques à amphibole sont plus résistants et forment des boudins à différentes échelles ; l'ensemble de granites et syénites stratoïdes et gneiss migmatitiques à amphibole constituent les blocs les plus rigides. Nous identifions des dykes kilométriques de basaltes, de dolérites et de microgranites qui sont orientés préférentiellement sur les directions N 25° et N 120°.<br />Par croisement des données, nous montrons que la position des minéralisations économiques est contrôlée par les anisotropies kilométriques (ZC, charnières de plis, limites lithologiques) qui localisent les circulations fluides et magmatiques. Les minéralisations primaires (métamorphiques ou métasomatiques : corindons, fer et graphite) se localisent au sein des ZC. Les minéralisations secondaires (uranothorianite, or) s'expliquent par des remobilisations au sein des ZC. La position finale des minéralisations s'explique cependant par la géométrie des réseaux hydrographiques et des failles. A l'échelle du Gondwana, la géométrie des ZC majeures néoprotérozoïques contrôle le développement des systèmes de failles et de dykes (170Ma 90Ma) orientés N 160°. <br />Dans 4 régions : Satrokala, Fenoarivo, Analavoka, Lavaraty ; existent des anomalies magnétiques et gravimétriques de type «bulls eyes» qui se localisent à l'intersection des dykes N 160° et des dykes N 30°, N 140° et N 170° ; et parfois avec les ZC. Ces points correspondent à des creux topographiques circulaires (10 m - 2,5 km de diamètre) isolés ou associés en champ de point. Ces zones sont potentiellement des intrusions kimberlitiques. La présence de ces pipes à l'intersection d'anisotropies kilométriques est favorable à l'ascension rapide des magmas silicatés, soit la présence de kimberlites diamantifères.

Abstract<p>Since 1999, Very High spatial Resolution satellite data (Ikonos-2, QuickBird and OrbView-3) represent the surface of the Earth with more detail. However, information extraction by multispectral pixel-based classification proves to have become more complex owing to the internal variability increase in the land-cover units and to the weakness of spectral resolution. <p>Therefore, one possibility is to consider the internal spectral variability of land-cover classes as a valuable source of spatial information that can be used as an additional clue in characterizing and identifying land cover. Moreover, the spatial resolution gap that existed between satellite images and aerial photographs has strongly decreased, and the features used in visual interpretation transposed to digital analysis (texture, morphology and context) can be used as additional information on top of spectral features for the land cover classification.<p>The difficulty of this approach is often to transpose the visual features to digital analysis.<p>To overcome this problem region-based classification could be used. Segmentation, before classification, produces regions that are more homogeneous in themselves than with nearby regions and represent discrete objects or areas in the image. Each region becomes then a unit analysis, which makes it possible to avoid much of the structural clutter and allows to measure and use a number of features on top of spectral features. These features can be the surface, the perimeter, the compactness, the degree and kind of texture. Segmentation is one of the only methods which ensures to measure the morphological features (surface, perimeter.) and the textural features on non-arbitrary neighbourhood. In the pixel-based methods, texture is calculated with mobile windows that smooth the boundaries between discrete land cover regions and create between-class texture. This between-class texture could cause an edge-effect in the classification.<p><p>In this context, our research focuses on the potential of land cover region-based classification of VHR satellite data through the study of the object extraction capacity of segmentation processes, and through the study of the relevance of region features for classifying the land-cover classes in different kinds of Belgian landscapes; always keeping in mind the parallel with the visual interpretation which remains the reference.<p><p>Firstly, the results of the assessment of four segmentation algorithms belonging to the two main segmentation categories (contour- and region-based segmentation methods) show that the contour detection methods are sensitive to local variability, which is precisely the problem that we want to overcome. Then, a pre-processing like a filter may be used, at the risk of losing a part of the information. The “region-growing” segmentation that uses the local variability in the segmentation process appears to be the best compromise for the segmentation of different kinds of landscape.<p>Secondly, the features calculated thanks to segmentation seem to be relevant to identify some land-cover classes in urban/sub-urban and rural areas. These relevant features are of the same type as the features selected visually, which shows that the region-based classification gets close to the visual interpretation. <p>The research shows the real usefulness of region-based classification in order to classify the land cover with VHR satellite data. Even in some cases where the features calculated thanks to the segmentation prove to be useless, the region-based classification has other advantages. Working with regions instead of pixels allows to avoid the salt-and-pepper effect and makes the GIS integration easier.<p>The research also highlights some problems that are independent from the region-based classification and are recursive in VHR satellite data, like shadows and the spatial resolution weakness for identifying some land-cover classes.<p><p>Résumé<p>Depuis 1999, les données satellitaires à très haute résolution spatiale (IKONOS-2, QuickBird and OrbView-3) représentent la surface de la terre avec plus de détail. Cependant, l’extraction d’information par une classification multispectrale par pixel devient plus complexe en raison de l’augmentation de la variabilité spectrale dans les unités d’occupation du sol et du manque de résolution spectrale de ces données. Cependant, une possibilité est de considérer cette variabilité spectrale comme une information spatiale utile pouvant être utilisée comme une information complémentaire dans la caractérisation de l’occupation du sol. De plus, de part la diminution de la différence de résolution spatiale qui existait entre les photographies aériennes et les images satellitaires, les caractéristiques (attributs) utilisées en interprétation visuelle transposées à l’analyse digitale (texture, morphologie and contexte) peuvent être utilisées comme information complémentaire en plus de l’information spectrale pour la classification de l’occupation du sol.<p><p>La difficulté de cette approche est la transposition des caractéristiques visuelles à l’analyse digitale. Pour résoudre ce problème la classification par région pourrait être utilisée. La segmentation, avant la classification, produit des régions qui sont plus homogène en elles-mêmes qu’avec les régions voisines et qui représentent des objets ou des aires dans l’image. Chaque région devient alors une unité d’analyse qui permet l’élimination de l’effet « poivre et sel » et permet de mesurer et d’utiliser de nombreuses caractéristiques en plus des caractéristiques spectrales. Ces caractéristiques peuvent être la surface, le périmètre, la compacité, la texture. La segmentation est une des seules méthodes qui permet le calcul des caractéristiques morphologiques (surface, périmètre, …) et des caractéristiques texturales sur un voisinage non-arbitraire. Avec les méthodes de classification par pixel, la texture est calculée avec des fenêtres mobiles qui lissent les limites entre les régions d’occupation du sol et créent une texture interclasse. Cette texture interclasse peut alors causer un effet de bord dans le résultat de la classification.<p><p>Dans ce contexte, la recherche s’est focalisée sur l’étude du potentiel de la classification par région de l’occupation du sol avec des images satellitaires à très haute résolution spatiale. Ce potentiel a été étudié par l’intermédiaire de l’étude des capacités d’extraction d’objet de la segmentation et par l’intermédiaire de l’étude de la pertinence des caractéristiques des régions pour la classification de l’occupation du sol dans différents paysages belges tant urbains que ruraux. / Doctorat en sciences agronomiques et ingénierie biologique / info:eu-repo/semantics/nonPublished