Rapid population growth in Arizona is leading to increasing demand and decreasing availability of water, requiring a detailed quantification of hydrological processes. The integration of detailed spatial water fluxes information from remote sensing platforms, and hydrological models is one of the steps towards this goal. One example step is the use of MODIS Snow Cover Area (SCA) information to update the snow component of a land surface model (LSM). Because cloud cover obscures the images, this project explores a rule-based method to remove the clouds. The rules include: combination of SCA maps from two satellites; time interpolation method; spatial interpolation method; and the probability of snow occurrence in a pixel based on topographic variables. The application in sequence of these rules over the Upper Salt River Basin for WY 2005 resulted in a reduction of cloud obscuration by 93.7878% and the resulting images' accuracy is similar to the accuracy of the original SCA maps. The results of this research will be used on a LSM to improve the management of reservoirs on the Salt River. This research seeks to improve SCA data for further use in a LSM to increase the knowledge base used to manage water resources. It will be relevant for regions were snow is the primary source of water supply.

Till recently, no significant attempts have been made of developing Aircraft Based Augmentation System (ABAS) architectures capable of generating integrity signals suitable for safety-critical GNSS applications and no commercial ABAS products are available at present. The aim of this research is to support the design a system that generates integrity signals suitable for GNSS application. The conceptual design and key mathematical models were recently developed by the Italian Air Force Experimental Flight Test Centre (CSV-RSV) [1, 2]. Such a system, would be able to provide steering information to the pilot, allowing for real-time and continuous integrity monitoring, avoidance of safety/mission-critical flight conditions and fast recovery of the required navigation performance in case of GNSS data losses. The key elements addressed in this thesis are the development of a CATIA model for military and civil aircraft, supporting antenna obscuration and multipath analysis. This is to allow the ABAS system to generate suitable integrity flags when satellites signals are lost. In order to analyse the GNSS signal loss causes, the GNSS constellation models, the flight dynamics models, fading models, multipath models, Doppler shift models, and GNSS receiver tracking technology previously developed by CSV-RSV, are considered in this research.

La structure du milieu interstellaire est très hétérogène dans notre Galaxie. Les observations, ainsi que les lois d'échelle, suggèrent que sa structure pourrait être fractale. Les plus petites structures de gaz ou clumps auraient un rayon de quelques unités astronomiques et une température de quelques kelvins, les rendant très difficilement détectables. Ces nuages de gaz moléculaires froids et denses peuvent donc être des candidats peu lumineux à une matière noire baryonique.L'objectif de cette thèse est de trouver des indices observationnels de l'existence de ces sous-structures gazeuses. La méthodologie consiste à comparer les magnitudes apparentes d'étoiles à différents intervalles de temps et vers plusieurs directions dans la Galaxie; afin de détecter des variations photométriques temporelles compatibles avec un événement d'obscurcissement. En effet, si un nuage moléculaire se trouve en amont d'une étoile, celle-ci sera obscurcie ou occultée par les sous-structures composant le nuage moléculaire, pendant une certaine durée de temps (dépendant de la vitesse de chaque objet et du temps d'observation considéré). Dans un premier temps, nous avons effectué un traitement photométrique complet pour chercher de tels événements dans l'amas globulaire NGC 4833 en comparant des observations photométriques séparées de six mois. Cet amas fut observé par D. Puy et D. Pfenniger en janvier et juillet 2006. Puis, nous avons utilisé des observations de plusieurs amas globulaires observés par le télescope Hubble, dont la photométrie est connue et rendue publique.Finalement, nous avons développé des méthodes d'apprentissage automatique afin de détecter des événements d'obscurcissement dans le Sloan Digital Sky Survey, Stripe 82.Aucun événement d’obscurcissement d'étoiles n'a pu être détecté ni dans la direction des amas globulaires considérés ni dans la région de Stripe 82. Néanmoins, des simulations d'un nuage fractal ont été réalisées pour estimer la probabilité d’occurrence du phénomène d'obscurcissement d'étoiles. Elles montrent que l’événement est extrêmement rare, ce qui permet d'émettre une nouvelle stratégie d'observation pour augmenter les chances de détecter de tels événements. De plus, les méthodes d'apprentissage automatique utilisées pour cette étude sont appliquées à d'autres objets variables tel que les quasars, très nombreux dans Stripe 82, et peuvent être utilisées pour d'autres objets variables tels que les supernovae. / The scaling laws and the very appearance of the interstellar medium suggest that this medium might have a fractal structure. The smallest structure of gas called clumps might have a radius about few astronomical units and a very low temperature of few kelvins, making them very difficult to detect. That is why, cold, dense, molecular clouds could be ideal candidates for baryonic dark matter. Because of their low temperature, they do not radiate, and seem to be dark.The aim of this thesis is to highlight observational clues on the existence of clumps by comparing apparent magnitudes of stars at different times, and towards different directions in the Galaxy. If a molecular fractal cloud lies behind a star, it will be obscured or occulted within a certain time (depending on the velocity of each object and on observational time). Therefore the goal of this thesis is to detect magnitude-time variations of stars compatible with an obscuration event.First, we did a complete photometric data reduction of observations of a globular cluster, NGC 4833, carried out by D. Puy and D. Pfenniger in January and July 2006. We wanted to detect obscuration events of stars in NGC 4833, in a six-month period. Then, we used public data of several globular clusters observed by the Hubble Space telescope.Finally, we developed machine learning methods to detect obscuration events in the Sloan Digital Sky Survey, Stripe 82.No obscuration events were detected either in several globular clusters, or in the Stripe 82 survey. However, we performed simulations of a fractal cloud to estimate probabilities of obscuration events. They show that such events are very rare, allowing us to develop a new observational strategy for increasing the probability of detecting obscuration events. Moreover, machine learning methods used in this study are applied to other variable objects, such as quasars which are numerous inside Stripe 82 survey, and could be used to other variables objects such as supernovae for example.

Le but global de cette thèse est de caractériser les processus qui régulent la formation d'étoiles à grande échelle dans les galaxies. Durant les quinze dernières années, le développement de l'astronomie infrarouge, portée par les satellites ISO, IRAS, Spitzer et Herschel, a révolutionné notre conception de l'évolution des galaxies. En observant le rayonnement émis par la poussière interstellaire, ces observatoires permettent de détecter l'énergie et la matière qui reste désespérément invisible aux télescopes optiques, et ont découvert ainsi une part conséquente et pourtant insoupçonnée de l'activité des galaxies. Les travaux de ma thèse reposent donc en grande partie sur les données acquises par le satellite Herschel, qui permet pour la première fois de détecter l'émission infrarouge des galaxies "normales" à de grandes distances (z=2). En m'appuyant sur ces nouvelles données, j'étudie statistiquement plusieurs milliers de galaxies à différentes époques de l'Univers. En particulier, j'apporte les meilleures contraintes disponibles à ce jour sur les propriétés de la "Séquence Principale" des galaxies. L'existence de cette séquence (la corrélation entre la masse stellaire, M* et le taux de formation d'étoile, SFR) s'est trouvée être un outil formidable pour comprendre l'évolution des galaxies. La faible dispersion observée autour de cette séquence suggère que la majorité des galaxies grandi par des épisodes de formation d'étoile longs et réguliers, et non par des processus violents comme ceux qui résultent de la collision (ou fusion) de deux galaxies. En développant une nouvelle technique d'analyse d'image, je montre en particulier que plus des deux tiers de la masse des étoiles observée aujourd'hui dans l'Univers ont été formées au sein de la Séquence Principale, et qu'il s'agit donc du mode dominant de croissance des galaxies. Dans un deuxième temps, je m'intéresse à caractériser l'évolution de la forme de cette séquence avec le temps, c'est à dire principalement la pente de la corrélation SFR-M*. Conformément aux résultats d'autres études publiées indépendamment, je trouve que cette pente évolue et décroit avec le temps, de sorte que les galaxies les plus massives forment relativement moins d'étoiles aujourd'hui que dans le passé. J'étudie les origines possibles de cette évolution, en quantifiant par exemple l'évolution morphologique des galaxies et la croissance des bulbes, ainsi que l'évolution du contenu en gaz d'hydrogène, le carburant de la formation d'étoile. J'en déduis que le changement de pente de la Séquence Principale peut être principalement expliqué par une variation de l'efficacité de formation d'étoile, et non par un processus morphologique ou par un manque de gaz. Les différentes observations que j'ai effectuées dans les travaux sus-cités me permettent d'établir des relations simples pour simuler les propriétés observables des galaxies, en particulier leurs spectres. J'utilise ces recettes pour créer une simulation réaliste d'un champ profond qui me sert à tester mes méthodes d'analyse, et qui reproduit correctement le fond diffus infrarouge. Enfin, j'introduis des résultats préliminaires sur la formation d'étoile dans l'Univers jeune (z=4) obtenus grâce à de nouvelles données acquises par le télescope ALMA. Je décris en particulier les contraintes apportées sur la Séquence Principale à cette époque, et j'étudie plus en détail deux galaxies extrêmement distantes que j'ai découvert par chance dans ces données. Ces galaxies sont parmi les plus lointaines connues à ce jour, et sont probablement les plus massives et poussiéreuses jamais détectées dans un Univers âgé de moins d'un milliard d'années. / The main goal of this thesis is to characterize the processes that regulate large-scale star formation in galaxies. During the last fifteen years, the development of infrared astronomy through the satellites ISO, IRAS, Spitzer and Herschel has revolutionized our conception of galaxy evolution. By observing the light emitted by the interstellar dust, these observatories allow us to detect the energy and matter that remain elusive to the best optical telescopes, and have thereby discovered a substantial yet unexpected part of the star formation activity of galaxies. The work of my thesis hence rely heavily on the data acquired by the Herschel satellite, which allow for the first time the detection in the infrared of "normal" galaxies at great distances (z=2).Taking advantage of these new data, I perform a statistical study of several thousands of galaxies at different epochs of the Universe. In particular, I bring forward the best constraints available today on the properties of the "Main Sequence" of galaxies. The existence of this sequence (the correlation between the stellar mass, M*, and the star formation rate, SFR) turned out to be a incredibly useful tool to understand galaxy evolution. The small dispersion that is observed around this sequence suggests that the majority of galaxies are growing through long and steady episodes of star formation, rather than intense bursts like those triggered by the collision (of merger) of two galaxies. By developing a new image analysis technique, I show in particular that more than two thirds of the mass of stars present in the Universe today has been formed within Main Sequence galaxies, hence that this is the dominant mode of galaxy growth.Then I approach another aspect of the Main Sequence, that is the characterization of the evolution of its shape, i.e., the slope of the SFR-M* correlation. In agreement with other studies that were published independently, I find that this slope evolves and decreases with time, so that the most massive galaxies are forming relatively fewer stars per year today than they used to in the past. I study the various possible causes for this evolution, by quantifying for example the morphological evolution of these galaxies and the growth of bulges, as well as the evolution in their hydrogen gas content, which is the fuel for star formation. I deduce from these observations that the change of slope of the Main Sequence can be mainly attributed to a decrease of the star formation efficiency, rather than by a morphological process or a lack of gas.The various observations I have made throughout the work described above allow me to establish simple prescriptions to simulate the observable properties of galaxies, in particular their spectrum. I use these recipes to create a realistic simulation of a deep field, that I use to test my analysis methods and that reproduces consistently the cosmic infrared background.Lastly, I introduce some preliminary results on star formation in the young Universe (z=4) obtained thanks to new data acquired with the ALMA telescope. I describe in particular the resulting new constraints on the Main Sequence at this epoch, and study in more detail two extremely distant galaxies that I have discovered by chance in these data. These two galaxies are among the most distant known today, and are probably the most massive and most dusty ever detected in a Universe that is less than a billion years old.