Ce travail s'inscrit dans le cadre de recherche sur les maladies vectorielles de Lyme et Virus du Nil au sein de l'Agence de Santé Publique du Canada (ASPC) ayant pour finalité d'évaluer et de cartographier les risques sanitaires associés à ces maladies infectieuses liées au climat aux échelles municipales, provinciales et fédérale. Dans ce contexte, cette recherche vise à démontrer la faisabilité, la pertinence et les enjeux de recourir aux méthodes de réduction d'échelle pour obtenir à une haute résolution spatio-temporelle (100/30 m et 1 jour) avec au plus des marges d'erreur de 2 unités, des déterminants climatiques et microclimatiques (DCMC) en milieu hétérogène du Canada. Un cadre méthodologique d'application des méthodes de réduction d'échelle, Random Forest Regression (RFR), Thermal sharpening (TsHARP), Pixel block intensity modulation (PBIM), a été proposé pour estimer la température de surface (LST) de MODIS 1000 m à 100/30 m. Des expérimentations basées sur cette approche ont été effectuées sur trois sites au Québec à différentes époques. Les résultats, spatialement représentatifs, ont été validés avec les températures de l'air et celles prises par de Landsat 08 avec des marges d'erreur autour de 2°C. L'analyse des résultats démontre la capacité effective des méthodes de réduction d'échelle à discriminer la LST dans l'espace. Toutefois, dans le contexte du projet de l'ASPC, ces résultats sont non concluants à 100/30 m en l'absence d'une plus-value significative au plan spatial de LST. Cette analyse a conduit à discuter des enjeux temporels, spatiaux, méthodologiques et de gestion de gros volumes de données en lien avec la réduction d'échelle dans le contexte du projet. / This research is part of the Public Health Agency of Canada's (PHAC) research on Lyme and West Nile Virus vector-borne diseases, which aims to assess and map the health risks associated with these climate-related infectious diseases at the municipal, provincial and federal levels. In this context, this research aims to demonstrate the feasibility, relevance and challenges of using downscaling methods to obtain high spatial and temporal resolution (100/30 m and 1 day), with margins of error of no more than 2 units, of climatic and microclimatic determinants (CMDs) in a heterogeneous Canadian environment. A methodological framework for the application of downscaling methods, Random Forest Regression (RFR), Thermal sharpening (TsHARP), Pixel block intensity modulation (PBIM), has been proposed to estimate the surface temperature (LST) from MODIS 1000 m to 100/30 m. Experiments with our approach were carried out at three sites in Quebec at different times. The spatially representative results were validated with air and Landsat 08 temperatures with error margins around 2°C. The analysis of our results demonstrates the effective capacity of downscaling methods to discriminate LST in space. However, in the context of the ASPC project, these results are inconclusive at 100/30 m in the absence of a significant, expected increase in the spatial accuracy of LST. This analysis led to a discussion of the temporal, spatial, methodological and large data volume management issues related to downscaling in the context of the project.

Ce travail s'inscrit dans le cadre de recherche sur les maladies vectorielles de Lyme et Virus du Nil au sein de l'Agence de Santé Publique du Canada (ASPC) ayant pour finalité d'évaluer et de cartographier les risques sanitaires associés à ces maladies infectieuses liées au climat aux échelles municipales, provinciales et fédérale. Dans ce contexte, cette recherche vise à démontrer la faisabilité, la pertinence et les enjeux de recourir aux méthodes de réduction d'échelle pour obtenir à une haute résolution spatio-temporelle (100/30 m et 1 jour) avec au plus des marges d'erreur de 2 unités, des déterminants climatiques et microclimatiques (DCMC) en milieu hétérogène du Canada. Un cadre méthodologique d'application des méthodes de réduction d'échelle, Random Forest Regression (RFR), Thermal sharpening (TsHARP), Pixel block intensity modulation (PBIM), a été proposé pour estimer la température de surface (LST) de MODIS 1000 m à 100/30 m. Des expérimentations basées sur cette approche ont été effectuées sur trois sites au Québec à différentes époques. Les résultats, spatialement représentatifs, ont été validés avec les températures de l'air et celles prises par de Landsat 08 avec des marges d'erreur autour de 2°C. L'analyse des résultats démontre la capacité effective des méthodes de réduction d'échelle à discriminer la LST dans l'espace. Toutefois, dans le contexte du projet de l'ASPC, ces résultats sont non concluants à 100/30 m en l'absence d'une plus-value significative au plan spatial de LST. Cette analyse a conduit à discuter des enjeux temporels, spatiaux, méthodologiques et de gestion de gros volumes de données en lien avec la réduction d'échelle dans le contexte du projet. / This research is part of the Public Health Agency of Canada's (PHAC) research on Lyme and West Nile Virus vector-borne diseases, which aims to assess and map the health risks associated with these climate-related infectious diseases at the municipal, provincial and federal levels. In this context, this research aims to demonstrate the feasibility, relevance and challenges of using downscaling methods to obtain high spatial and temporal resolution (100/30 m and 1 day), with margins of error of no more than 2 units, of climatic and microclimatic determinants (CMDs) in a heterogeneous Canadian environment. A methodological framework for the application of downscaling methods, Random Forest Regression (RFR), Thermal sharpening (TsHARP), Pixel block intensity modulation (PBIM), has been proposed to estimate the surface temperature (LST) from MODIS 1000 m to 100/30 m. Experiments with our approach were carried out at three sites in Quebec at different times. The spatially representative results were validated with air and Landsat 08 temperatures with error margins around 2°C. The analysis of our results demonstrates the effective capacity of downscaling methods to discriminate LST in space. However, in the context of the ASPC project, these results are inconclusive at 100/30 m in the absence of a significant, expected increase in the spatial accuracy of LST. This analysis led to a discussion of the temporal, spatial, methodological and large data volume management issues related to downscaling in the context of the project.

A partir de températures de surface mesurées sur une base régulière et répétitive par des capteurs embarqués sur des satellites, il a été décidé de produire des cartes de températures de surface, d’indices de gel et de dégel et de limites de répartition du pergélisol sur les territoires arctiques et subarctiques. Le territoire cartographié est le territoire du Québec-Labrador. Les températures mesurées par satellite ont été comparées avec les températures de différentes stations situées en région de pergélisol continu, en Alaska et au Québec (chapitre 1). Les coefficients de corrélations sur l’ensemble des stations entre les températures de l’air et les « Land Surface Temperatures » (LST) du capteur MODIS des satellites Aqua et Terra sont tous supérieurs à 0.80. Ces mesures ont donc un extraordinaire potentiel pour déterminer les températures de surface sur le vaste territoire nordique où les stations de mesures sont très dispersées dans l’espace. Comme le territoire couvert par les satellites est de 2300 km à chaque passage (ils passent deux fois par jour), la possibilité de couvrir des étendues régionales à peu de frais est immense. Cependant, les régions arctiques connaissent un ennuagement assez important et les données satellitaires ne sont pas continues sur l’année. Leur nombre est tout de même suffisant pour établir une interpolation temporelle sur chaque pixel. Au chapitre 2, il est montré que le modèle mathématique utilisé permet de calculer les températures moyennes annuelles et les indices de gel à partir des LST très bien corrélées, et les indices de dégel corrélés de façon satisfaisante avec ceux calculés aux stations. A partir de ces comparaisons entre les pixels et les stations présentes dans un pixel, les cartes ont été produites. L’analyse de ces cartes, moyenne annuelle, indice de gel et de dégel montre des similitudes dans les régions où les données existent mais surtout établissent une représentation originale sur les parties de territoire où aucune station de mesures n’existe et apportent un élément nouveau à la compréhension du climat du Québec-Labrador. Au chapitre 3, les indices habituels qui servent à délimiter le pergélisol sur des échelles régionales sont appliqués à ce territoire. Là encore, il est démontré que la limite sud du pergélisol continu ainsi dessinée est comparable à celle des cartes existantes. Toutefois, mesurées entre 2000 et 2005, les conditions thermiques propres à cette limite ont récemment migré vers le nord. Le modèle mis au point dans cette thèse est une avancée exceptionnelle pour la cartographie du pergélisol. / From near surface temperatures measured by sensors onboard satellites, at a regular and repeated time, it has been decided to produce near surface temperature, freezing and thawing indices maps and permafrost distribution boundaries in Arctic and Subarctic regions. The mapped area is the Quebec-Labrador territory. Land Surface Temperatures (LST) retrieved from the MODIS sensor on Aqua and Terra satellites were compared as well as possible with soil and air temperatures of several stations over continuous permafrost within different tundra landscapes, in the North Slope of Alaska and Northern Quebec and Labrador (chapter 1). Correlations values (R²) established between near surface air temperatures (Tair) on all ground stations and LST from the MODIS sensor are above 0.80. This proves that LST data have a high potential to be used as regional complement of temperatures from meteorological stations. As the Terra and Aqua swath is 2300 km wide, each overpass (twice a day for both satellites), makes it possible to map vast areas at low cost. However, Arctic areas are often cloudy which results in discontinuous satellite data. The number of non-cloudy days is large enough to necessitate the calculation of a temporal interpolation between days and for each pixel. Then, in chapter 2, a mathematic model produces excellent correlations between LSTs and Tair, mean annual near surface temperatures and freezing index; correlations with thawing indices are barely satisfactory. From these correlations between pixels and ground stations, data maps are drawn. An analysis of mean annual near surface temperature, freezing and thawing indices maps shows similarities in areas where data are well known and provides some new understanding of the surface climate of Quebec-Labrador. In chapter 3, usual indices such as isotherms, which are of used to define permafrost boundaries on regional scales, are applied on this territory. Here, again, the southern limit of continuous permafrost as drawn is comparable to other existing maps. Surface thermal conditions conducive to permafrost recently migrated northward. Our model therefore offers advanced capabilities for permafrost mapping and monitoring.