Le bassin versant du Bouregreg est situé dans le centre Nord-ouest du Maroc. C’est un bassin semi-aride de la partie humide de ce royaume. L’agriculture constitue un pilier essentiel de l’économie marocaine. Cependant, la surface agricole utile du pays reste très limitée à cause de conditions climatiques défavorables. Cette surface agricole utile, localisée principalement dans les régions humides, ne représente qu’environ 20% du territoire national, d’où un intérêt particulier pour les espaces agricoles favorables comme le bassin versant du Bouregreg. En outre, bien que le Maroc ait entrepris d’importants investissements en matière d’irrigation depuis l’indépendance, certains espaces comme le bassin du Bouregreg sont restés en marge de cette politique pour des raisons liées à leur fragilité naturelle. Paradoxalement, malgré l’attention particulière accordée à l’agriculture irriguée dans les différentes politiques de développement agricole depuis l’indépendance, l’agriculture pluviale reste la principale source de production agricole, surtout céréalière. Ainsi, cette agriculture pluviale, associée à un important élevage extensif, se concentre de plus en plus sur des espaces climatiquement favorables comme le bassin du Bouregreg, sans tenir compte de la fragilité des sols et du couvert végétal naturel de ces espaces. L’étude présente, menée avec le soutien du projet SIGMED (approche Spatialisée de l’Impact des activités aGricoles au Maghreb sur les transports solides et les ressources en Eau Des grands bassins versants), met en relief la dynamique spatiale et temporelle de la végétation et des sols du bassin du Bouregreg sous l’action combinée de pressions anthropiques et climatiques défavorables de 1980 à 2009. Cette étude fait appel à l’outil de télédétection, de statistique et de SIG. L’analyse de télédétection est faite à partir d’échelles multiples, de la basse résolution à la très haute résolution spatiale. Il en est de même de l’analyse temporelle où sont exploitées, à la fois, des images de très grande répétitivité temporelle (NOAA et MODIS) et des images de basse résolution temporelle (LANDSAT et SPOT 5). L’exploitation de ces images combine la télédétection et les analyses statistiques de série chronologiques et de corrélation. L’analyse des interactions diverses entre la dynamique des facteurs naturels, notamment climatiques, et celle des facteurs anthropiques est réalisée par système d’information géographique. Pour pousser la réflexion dans le domaine de la prospective géographique quant au devenir de ce bassin dans un environnement climatique de plus en plus défavorable, des analyses climatiques ont été faites à partir de projection de modèles climatiques régionaux pour les horizons 2050 et 2100. Les principaux résultats de cette étude indiquent une baisse marquée de la productivité végétale due à une dégradation de plus en plus importante du milieu sous actions agropastorales et climatiques. Sur la base des projections des modèles climatiques, cette dynamique est amenée à se poursuivre, si bien qu’au-delà de 2050, le système de production agricole pluvial sera amené à disparaitre, d’où l’importance de la question de l’adaptation du bassin aux conditions d’un changement climatique. / The Bouregreg watershed is located in the Northwest central Morocco. It’s a semi-arid basin of the humid part of the kingdom. Agriculture is a key pillar of the Moroccan economy. However, the agricultural area of the country is limited due to adverse climate conditions. This agricultural, area located in humid regions is only 20% of the national territory, hence a particular interest in favorable agricultural areas as Bouregreg watershed. Furthermore, although Morocco has undertaken major investments in irrigation, some areas such as the Bouregreg basin remained on the sidelines of this policy for reasons related to their natural fragility. Paradoxically, despite the attention given to irrigated agriculture in the various agricultural development policies of the country since independence, rainfed agriculture remains the main source of agricultural production, especially grain. Well, this rainfed agriculture associated with a significant ranching, focuses more on climatically favorable areas such as the Bouregreg basin, without taking into account the fragility of the soil and natural vegetation of these areas. The present study, conducted with the support of the SIGMED project, highlights the spatial and temporal dynamics of vegetation and soil of the Bouregreg basin under the combined action of adverse anthropogenic and climatic pressures from 1980 to 2009. This study uses the tool of remote sensing, GIS and statistical. Analysis of remote sensing is made from multiple scales from low resolution to high spatial resolution. It is the same for the temporal analysis, where are used both images of high temporal repetitiveness (NOAA and MODIS) and low temporal resolution (LANDSAT AND SPOT 5). Exploitation of these images combines remote sensing and statistical time series analysis and correlation. Analysis of various interactions between the dynamics of natural factors, including climate, and the anthropogenic factors, is carried out by GIS. For further reflection in the field of geographical prospective about the future of the basin in a climate environment increasingly unfavorable, climate analyzes were made from projections of regional climate models for 2050 and 2100 horizons. The main results of this study showed a significant decrease in plant productivity due to more increasing degradation caused by farming and climate actions. Based on the projections of climate models, this dynamics is likely to continue, so that beyond 2050, the system of rainfed production will have to disappear. As for forest formation, they should suffer as result more pressure which should lead to their disappearance. If an effective backup policy is not implemented. This dynamics to be highlights the importance of the issue of adaptation basin conditions of climate change.

Between 2015 and 2050, half of the net increase in the world's urban populationis expected to take place in Sub-Saharan Africa (SSA), driving drastic landcover changes and challenging the spatial organization of human societies.Understanding past and present dynamics of this urbanization process is criticalto achieve a sustainable pattern of urban development, yet is limited by thelack of accurate and multi-temporal spatial data on urban expansion. Since the2000s, the rise of satellite-based Earth Observation (EO) enabled the productionof several global urban maps, thereby mitigating the issue of data scarcity. ButSSA is still characterized by lower accuracies in satellite-based maps becauseof various issues, such as: a lower satellite imagery availability, a lack ofreference datasets, and a high heterogeneity across the urban areas of theregion.In this thesis, I propose to leverage open-access satellite catalogs along withvolunteered geographic information to improve large-scaled and automated mappingof the built environment in SSA. The proposed approach makes use ofOpenStreetMap to support model training and calibration, thereby bypassing theneed for reference datasets or manual digitization campaigns. This method wasassessed in 10 urban areas of SSA, reaching classification performances similarto manual approaches.Moreover, the combined use of multispectral and synthetic-aperture radar (SAR)imagery was explored. In 11 out of 12 case studies in SSA, multi-sensorclassification schemes outperformed single-sensor approaches. More specifically,multi-sensor classification dramatically increased built-up detection rates inarid and semi-arid regions---where bare soil and buildings may share a similarspectral signature.These findings were implemented to map the built environment of 46 urban areasat five different dates from 1995 to 2015, with an average F1-score of 0.93. Thestatistical interpretation of the produced dataset revealed the highheterogeneity that characterizes urban areas in SSA, and confirmed that thespatial patterns of urbanization highly depends on demographic and economicfactors. Overall, the present thesis provides promising insights for large-scaled andautomated mapping of the built environment in data-scarce regions. Severalissues are still affecting the mapping accuracies, such as: multi-temporalinconsistencies caused by the use of imagery from 7 different sensors, lowavailability of historical imagery in SSA, or missing data in OpenStreetMap.Still, with the growing availability of open-access EO catalogs and theincreasingly completeness of OpenStreetMap, the proposed approach is expected tobecome even more relevant in the near future. / Doctorat en Sciences agronomiques et ingénierie biologique / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Le stress hydro-thermique a été évalué pour la région du sud du Québec à l’aide des images SPOT VEGETATION (VGT) et NOAA AVHRR, pour deux saisons de croissance (1999 et 2000). Pour extraire la température de surface à l’aide des images AVHRR, l’algorithme ‘split-window’ (Coll et al., 1994b) a été choisi suite à la comparaison avec six algorithmes connus. Les réseaux de neurones artificiels ont été entraînés pour la détection des nuages sur les données quotidiennes synthèses (S1) et les données P. Cette analyse montre que les réseaux identifient les nuages avec plus de précision que le masque standard fourni avec les données. Les réseaux détectent non seulement les nuages épais et brillants, mais également les nuages minces et peu brillants. Comme autre application, les réseaux ont été employés pour estimer la température de l'air. Les variables d’entrées pour les réseaux étaient les cinq bandes de l'image AVHRR, l'altitude de surface, l'angle de zénith solaire, et le jour julien. Le réseau utilisant toutes les données d’entrée a fourni les meilleurs résultats, avec 22 noeuds dans la couche cachée. Le ‘normalized difference vegetation index’ (NDVI) et le ‘normalized difference water index’ (NDWI) sont déduits de SPOT VGT pour évaluer l’état hydrique végétal et la température de surface a été obtenu des images AVHRR pour l’état thermique. Ces deux indices de végétation forment un nouvel indice d’humidité normalisée (NMI) qui s’est révélé inversement corrélé à la température de surface. Un trapèze, exploitant les valeurs de la température de surface et du NMI, permet d’identifier le statut hydro-thermique du couvert végétal. Ces résultats sont validés par une comparaison avec les indices forêt-météo de la méthode canadienne. / The thermal-water stress of the vegetation canopy was evaluated for southern region Québec from SPOT VEGETATION (VGT) and NOAA AVHRR images, and for the 1999 and 2000 reproduction seasons. To retrieve surface temperatures from AVHRR images, the algorithm of Coll et al. (1994b) was found to be the optimal method for our study area by comparing six algorithms. Artificial Neural Networks (ANNs) were trained for cloud detection on daily synthesis (S1) and P data of the SPOT VGT system. The analysis demonstrated the superior classification of the network over the standard cloud masks provided with the data. The network detected not only bright thick clouds but also thin or darker clouds. As another application study, ANNs were employed for estimating air temperatures. The input variables for the networks were the five bands of the AVHRR image, surface altitude, the solar zenith angle, and Julian day. The network using all the input data provided the best results, with 22 nodes in the hidden layer. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Normalized Difference Water Index (NDWI) were derived from SPOT VGT for evaluating vegetation water status and surface temperature was retrieved from AVHRR for the thermal status. The two vegetation indices were integrated for evaluating the vegetation condition and water status as a new index, namely the Normalized Moisture Index (NMI). A trapezoid was defined by the NMI and by surface temperature and the thermal-water status of the vegetation canopy was determined according to the four sectors of the trapezoid. The thermal-water status was validated by comparing it with the indices of the Canadian Forest Fire Weather Index System.

Les techniques actuelles pour la détection et la surveillance des conditions de sécheresse sont essentiellement basées sur des données fournies par un réseau de stations météorologiques. Ces réseaux sont parfois peu représentatifs car peu de stations, souvent mal situées, les constituent. Cette étude a pour but d’évaluer le potentiel de l’imagerie satellitaire pour la détection, la caractérisation et le suivi des conditions de sécheresse en Andalousie, au sud de l’Espagne. Les données du capteur AVHRR du satellite NOAA 11 ont été utilisées pour calculer le VCI et le TCI pour des aires de 11 km2 centrées à onze stations météorologiques. Ces indicateurs sont comparés à un indicateur de sécheresse météorologique, le SPI. L'analyse de la relation entre le VCI, le TCI et le SPI démontre généralement une bonne corrélation en période de sécheresse et semble supporter l’utilisation de l’imagerie satellitaire pour le suivi des sécheresses en milieu méditerranéen. / Current techniques for the detection and monitoring of droughts are based on meteorological networks. The small number of stations, often badly located makes these networks poorly representatives of the area they cover. The aim of this study is to evaluate the potential of satellite imagery for the detection, characterization and monitoring of drought conditions in Andalusia, in southern Spain. The satellite imagery used in this study comes from the NOAA 11 AVHRR sensor. Two indices (VCI and TCI) were calculated over 11 km2 areas centered over 11 meteorological stations. These were compared to the SPI, a widely used meteorological index. Correlation analysis between VCI, TCI and SPI show a good relation during drought periods and seem to support the use of satellite imagery for monitoring drought in the Mediterranean region.

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2009-2010 / La télédétection satellitaire offre de nouvelles promesses pour le suivi à grande échelle de territoires reculés, mais les capteurs multispectraux généralement utilisés pour ce type d’étude n’offrent pas une information suffisamment détaillée. Les capteurs lidar apportent une nouvelle vision des écosystèmes forestiers, par leur capacité à mesurer directement la structure verticale des éléments recouvrant le sol. Une méthode tirant avantage de ce type de données a été développée pour permettre de répondre à la problématique du suivi de la biomasse aérienne des écosystèmes forestiers du Québec, qui couvrent une superficie de 1.3 M Km2. Des équations allométriques permettent d’estimer la biomasse aérienne sèche pour l’ensemble des arbres d’une placette d’inventaire et le contenu en carbone équivaut à 50% de cette biomasse. À l’aide de données provenant d’un capteur lidar profileur aérien, une équation générique permettant d’estimer la biomasse de ces placettes a été développée (R2 = 0.65, n=207). Puis, en utilisant une carte de couverture du sol Landsat ETM+ et une carte des zones de végétation, des équations ont aussi été développées pour des strates représentant trois types de couverts forestiers répartis dans trois grandes zones de végétation (R2 variant de 0.51 à 0.79). Le système lidar aérien a aussi survolé quatre portions d’orbite du Geoscience Laser Altimetry System (GLAS), à bord du satellite ICESat. Les données de ces orbites du GLAS et d’un modèle numérique d’élévation SRTM ont été utilisées pour développer une équation permettant de prédire la biomasse aérienne sèche estimée par le lidar aérien (R2 = 0.59, n=1325). Les résultats obtenus de cette régression nous ont permis d’utiliser les 104 044 impulsions lidar de GLAS disponibles pour la zone d’étude pour estimer la biomasse aérienne sèche totale tant pour les principales zones de végétation que pour la zone d’étude en entier. Pour la zone d’étude, la biomasse est en moyenne de 39.0  2.2 (erreur type) Mg ha-1 pour un total de 4.9  0.3 Pg et sa distribution parmi les zones de végétation principales au Québec est 12.6% feuillus nordiques, 12.6% mélangés nordiques, 38.4% boréale commerciale, 13% boréale non-commerciale, 14.2% taïga, et 9.2% toundra arborée. Les forêts non-commerciales représentent 36% de la biomasse aérienne estimée alors que les forêts boréales représentent 51% de cette biomasse. / A method to estimate aboveground dry biomass of Quebec’s forest ecosystems was developed using data from a spaceborn lidar. The study area covers the portion of the province south of the treeline, an area of 1.3 M Km2. Biomass was first estimated for ground inventory plots using allometric equations. A small footprint laser profiler then flew over these inventory plots to develop a generic airborne lidar-based biomass equation (R2 = 0.65, n=207). As well, the Landsat ETM+ land cover map and the vegetation zone maps were used to develop stratified equations (R2 ranging between 0.51 and 0.79). The same airborne lidar system flew along four portions of orbits of the ICESat Geoscience Laser Altimeter System (GLAS). An equation was developed to predict airborne profiling lidar estimates of aboveground dry biomass from GLAS data and from the SRTM digital elevation model (R2 = 0.59, n=1325). These results allowed us to use the 104,044 GLAS pulses available over the study area to estimate the total aboveground dry biomass for the main vegetation areas of Quebec as well as for the entire study area. Biomass for the entire study area averaged 39.0  2.2 (standard error) Mg ha-1 and totalled 4.9  0.3 Pg with 36% of this biomass located in non-commercial forests and 51% located in the boreal forest (both commercial and non-commercial).

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L'extraction d'éléments curvilignes d’images de télédétection, surtout proches de la limite de résolution ou lorsqu'elles sont bruitées, représente toujours un défi important pour les algorithmes informatiques, alors que pour les interprètes humains c'est une tâche immédiate. Dans ce travail une méthode novatrice est présentée pour guider l'extraction d’éléments curvilignes (routes, cours d'eau, etc) d’images de télédétection. Cette méthode a pour but de mettre à jour les systèmes d'informations géographiques (SIG) grâce à un modèle inédit (ELECA) qui comporte trois parties. Le modèle ELECA tire avantage de deux idées principales. Les données utilisées ne sont pas seulement les images de télédétection mais également les données des SIG qui ne sont pas nécessairement à jour. Le modèle s’appuie également sur des progrès récents des sciences psycho-cognitives en imitant partiellement le mouvement des yeux durant une recherche visuelle. Ainsi les trois parties du modèle ELECA sont (1) une méthode de recherche de l’information locale qui utilise un oeil virtuel pour ne se focaliser qu’aux lieux d’information probable, évitant ainsi un traitement global de l’image ; (2) une méthode simple et rapide d’extraction de l’information locale par une adaptation astucieuse d’une analyse en composantes connexes ; et (3) une méthode originale de fusion des informations locales qui s’appuie sur des travaux de reconstruction de l’espace global par raisonnement spatial qualitatif. Le modèle ELECA évite de cette manière certains pièges dans lesquels tombent souvent les méthodes courantes/classiques. En particulier, la technique proposée peut être mise en oeuvre pour des images partiellement masquées ou de basse résolution pour lesquelles seulement des interprètes humains peuvent traiter l'image présentement. La méthode a été aussi élaborée pour être rapide et efficace afin de pouvoir réaliser des mises à jour de SIG très rapides lorsque nécessaire. La dernière partie de ce travail est consacrée à l’élaboration d’une solution informatique supportant le modèle ELECA. Une architecture logicielle souple et adaptative est mise en avant, permettant l’intégration de développements ultérieurs pour le modèle. Enfin un volet algorithmique montre concrètement que les solutions du modèle ELECA sont implantables en termes informatiques. / The extraction of curvilinear elements from remote sensing images, especially when noisy or near the limit of resolution constitutes a significant challenge for data-processing algorithms. In this work a method is presented for linear feature extraction in remote sensing (RS) images. An original model (ELECA) is introduced allowing out of date geographical information system (GIS) data to be updated though the use of a visual search method that mimics human eye movements. The ELECA model is composed of three parts : (1) a visual search module using virtual gaze to avoid processing the entire image ; (2) a simple and fast method for local information extraction by a clever adaptation of connected-component labeling ; and (3) an original method for the fusion of local information to construct a global representation at the scale of the image based on qualitative spatial reasoning techniques. The ELECA model avoids several problems characteristic of current methods. In particular, the proposed technique can be applied to low resolution or partially occluded images for which currently only human interpreters can successfully process the image. The technique is also designed to be very fast and efficient when a quick GIS update is needed. The last part of this project is devoted to the design of software which supports the ELECA model. The proposed software architecture is adaptive and allows the integration of future model developments. Finally it is shown how the ELECA model could be implemented. / La extracción de elementos curvilíneos de las imágenes de teledetección, sobre todo en proximidad del límite de resolución o en presencia de ruido, representa siempre un reto importante para los algoritmos informáticos, mientras que para los intérpretes humanos es una tarea inmediata. Este trabajo presenta un método nuevo para guiar la extracción de elementos curvilíneos (carreteras, ríos, etc.) de imágenes de teledetección. El objetivo del método consiste en actualizar un sistema de información geográfica (SIG) gracias a un modelo inédito (ELECA) constituído de tres partes. El modelo ELECA desarrolla dos ideas principales. El modelo puede utilizar las imágenes de teledetección y los datos del SIG que están desactualizados. El modelo se basa asimismo en resultados recientes de la investigación en ciencias psico-cognitivas, dado que imita parcialmente el movimiento de los ojos durante una búsqueda visual. Las tres partes del modelo ELECA son: (1) un método de búsqueda de la información local que utiliza un ojo virtual par focalizarse únicamente donde se encuentra la información probable, evitando un tratamiento global de la imagen; (2) un método simple y rápido de extracción de la información local, que utiliza una adaptación astuciosa de un análisis en componentes conexos; y (3) un método original de fusión de informaciones locales que se apoya sobre trabajos de reconstrucción del espacio global por razonamiento espacial cualitativo. El modelo ELECA evita así algunas trampas en las que caen a menudo los métodos clásicos. En particular, la técnica propuesta puede ser utilizada para imágenes parcialmente enmascaradas o de baja resolución, que sólo pueden ser tratadas actualmente por intérpretes humanos. El método ha sido elaborado para ser eficiente en la actualización rápida de un SIG si es necesario. La última parte de este trabajo presenta una solución informática elaborada para soportar el modelo ELECA. Una arquitectura de programa flexible y adaptable es presentada, permitiendo la integración de desarrollos ulteriores del modelo. Finalmente, un aspecto algorítmico muestra concretamente que las soluciones del modelo ELECA. se pueden implantar en términos informáticos.

Cette thèse a pour objectif l’exploration des applications potentielles des peignes de fréquences en télédétection. Pour ce faire, trois configurations expérimentales sont étudiées. Pour chacune des configurations, une analyse de divers aspects de leur fonctionnement est faite et les avantages et les inconvénients qui y sont propres sont discutés. Des montages expérimentaux basés sur ces configurations ont été fabriqués en laboratoire. Des mesures expérimentales viennent démontrer les capacités de détection des différentes techniques. La première configuration étudiée concerne l’échantillonnage passif d’une source optique externe. Cette technique permet d’évaluer le spectre de la source d’intérêt en la combinant interférométriquement avec les impulsions d’une paire de peignes de fréquences. Une étude probabiliste de la technique est effectuée afin d’en évaluer les limites de performance. Des mesures de sources cohérentes et incohérentes à haute résolution spectrale sont présentées. La deuxième technique étudiée exploite la configuration dite incohérente permettant de faire la caractérisation active d’une cible. Cette technique rend possible la mesure hyperspectrale résolue en distance d’une scène observée. Un montage expérimental de lidar hyperspectral a été conçu et fabriqué en laboratoire dans le but de faire des mesures extérieures de cibles à une distance allant jusqu’à 175 m. Les capacités de détection de plusieurs caractéristiques de cibles sont démontrées pour des cibles dures et distribuées, sous forme de nuages d’aérosols. Des mesures de raies d’absorption moléculaire, ainsi que d’épaisseur d’échantillons transparents et translucides, sont présentées. La troisième configuration étudiée, dite cohérente, permet de faire de la mesure active d’une cible en utilisant un des trains d’impulsions comme oscillateur local. L’utilisation d’un oscillateur local ouvre la porte à des mesures de vibrométrie à haute sensibilité, ce qui est impossible en configuration incohérente. Un modèle analytique de collecte de puissance pour les systèmes à un seul mode transversal, permettant de prédire les puissances en jeu en configuration cohérente, est développé et validé expérimentalement. La technique de référencement habituelle, permettant de corriger les erreurs causées par les fluctuations des paramètres des peignes, est modifiée et adaptée aux mesures de vibrométrie cohérente. Des mesures de vibrométrie résolue en distance sont présentées, où la capacité du système à démoduler une voix humaine à partir des vibrations d’un mur est démontrée. / The goal of this thesis is to explore the potential applications of frequency combs for remote sensing. For this purpose, three comb-based configurations are studied. For each of these configurations, an analysis of their workings is performed and their advantages and disadvantages are discussed. Experimental setups based on those configurations were built in laboratory. The detection capabilities of the techniques are demonstrated through experimental measurements. The first configuration that is studied enables passive sampling of an external optical source. Using this technique, it is possible to compute the spectrum of the considered source by interferometrically combining it with the pulses from a pair of frequency combs. A stochastic study of the technique is performed to assess its performance limits. Coherent and incoherent sources with high-resolution spectral content are measured. The second technique uses a configuration called incoherent that enables active characterization of a target. Using this technique, it is possible to perform range-resolved hyperspectral measurements of an observed scene. A hyperspectral lidar setup was designed and assembled in laboratory with the goal of performing outdoors measurements of targets at distances up to 175 m. The sensing capabilities of the system are shown for hard and distributed targets, in the form of aerosol clouds. Molecular absorption measurements, as well as thickness measurements for both transparent and translucent targets, are shown. Using the coherent configuration, which is the third one that was considered, it is possible to make active measurements of a target by using one of the pulse trains as a local oscillator. The use of a local oscillator opens the door to high sensitivity vibrometry, which is impossible with the incoherent configuration. An analytical model for the power collection capabilities of a single-transverse-mode system, which has to be used for coherent measurements, is developed and experimentally validated. The usual referencing technique, which is used to correct for fluctuations in comb parameters, is modified and adapted to the case of coherent vibrometry. Range-resolved vibrometry measurements are performed, demonstrating the capability of the system to extract a human voice signal from the vibrations of a wall.

Cette thèse se situe dans le cadre général de la détection d’objets. Elle porte plus particulièrement sur la détection de véhicules dans les images aériennes de grandes dimensions. Le principal obstacle à l’obtention d’une détection robuste des véhicules est la grande variété de leurs apparences. Dans un premier temps, nous avons abordé le cadre théorique de la détection et identifié une approche prometteuse, l’analyse locale de scène. Par le biais de détecteurs, nous avons limité l’analyse aux seules régions susceptibles de contenir des véhicules. De là, nous avons extrait les informations locales caractéristiques des véhicules afin d’entraîner des Séparateurs à Vaste Marge (en anglais Support Vector Machine, SVM). Cette première chaîne de traitement nous a permis d’obtenir de multiples détections par véhicule. Dans un deuxième temps, nous avons regroupé automatiquement les multiples détections à l’aide de l’algorithme Affinity Propagation(AP). Des contraintes spatiales ont été introduites afin de garantir que le regroupement se fasse dans le respect des dimensions des véhicules. Finalement, l’extraction des véhicules a été effectuée en utilisant les informations relatives à l’orientation et la forme des véhicules présentes dans l’image. Afin de pallier certaines faiblesses que présente la première chaîne de traitement, nous avons développé une seconde chaîne de traitement. Tout d’abord, nous avons procédé à la sélection de régions saillantes susceptibles de contenir les véhicules. Ensuite, nous avons sur-segmenté l’image afin d’obtenir des régions uniformes en couleur de dimensions inférieures à celles des véhicules, les superpixels. De là, nous avons extrait les informations locales et globales relatives à ces superpixels et entraîné à nouveau des SVM en mode classification. À l’issue de cette deuxième chaîne de traitement, nous avons augmenté significativement notre capacité de détection. Finalement, dans le dernier chapitre de cette thèse, nous avons proposé un nouvel algorithme destiné à sélectionner les régions saillantes de l’image. Cet algorithme est spécialement conçu pour traiter des images aériennes. De plus, il présente de nombreux avantages comparativement aux méthodes concurrentes existantes.

Le réseau de surveillance spatiale des États-Unis suit en continu environ 23 000 objets spatiaux en orbite (RSO). L'exhaustivité de leur couverture de la population de RSO diminue progressivement avec la taille de l'objet et la réflectivité radar. Alors que la population de débris spatiaux proche du centimètre est mal représentée dans les catalogues, ces projectiles spatiaux peuvent causer de graves dommages aux satellites et aux engins spatiaux en plus d'être probablement beaucoup plus nombreuses que les gros débris. Ce projet de recherche se concentre sur la possibilité d'observation dans cette population de débris, en utilisant un système d'imagerie à champ large de haute sensibilité, avec une fréquence d'images rapide, dans le domaine du visible à partir d'une orbite terrestre basse. Le simulateur développé se concentre sur le scénario d'un satellite en orbite terrestre basse (LEO) et sa capacité à détecter les débris situés en LEO également. Dans le simulateur Matlab, un simple modèle sphérique spéculaire/diffus est utilisé pour les débris afin de calculer la magnitude apparente de l'objet dans toutes situations Soleil-débris-observateur. Les vitesses et orbites relatives des satellites et des débris sont également prises en compte afin de déterminer la longueur de la trace laissée par les débris sur une séquence d'exposition donnée et le nombre de photons par pixel. Le moment exact, la position, la longueur et l'orientation de la séquence contiennent des informations sur l'orbite de l'objet. La génération des étoiles en arrière-plan adaptées à la haute sensibilité du capteur est également une partie importante du simulateur. Les étoiles affectent la limite de détection des débris traversant le champ de vue. Ce simulateur nous permet de modifier divers paramètres du capteur afin d'optimiser la conception de la caméra. La conclusion de ce travail contribue à l'effort global sur la connaissance de la situation spatiale (SSA) en évaluant l'impact de l'inclusion de l'imagerie optique embarquée dans les systèmes de détection. / The United States Space Surveillance Network catalogs around 23 000 resident space objects. The completeness of their coverage of the true RSO population decreases gradually with object size and radar reflectivity. While the population of centimeter level space debris is poorly represented in the catalogs these space bullets can cause severe damage to satellites and space-crafts in addition to being likely much more numerous than larger pieces. This research project focuses on the ability to peek into this debris population using space-based high sensitivity, fast frame rate, wide field visible imaging from low Earth orbit. The developed simulator focuses on the capacity to obtain their orbits trajectories where the satellite and the space debris are in LEO. In the Matlab simulator, a simple specular/diffuse sphere model is used for the debris in order to generate the object's apparent magnitude for any Sun-debris-observer arrangement. Satellite and debris relative velocities and orbits are also considered in order to determine the length of the streak left by the debris on any given exposure sequence and the number of photons per pixel. The exact timing, position, length and orientation of the streak contains information constraining the object's orbit. The generation of representative star backgrounds matched to the sensor high sensitivity is also an important part of the simulator since it affects the effective limiting sensitivity to faint transiting source. This simulator allows us to trade various sensor parameters in order to optimize the camera design. The conclusion from this work contribute to the global effort in SSA by assessing the impact of including space based optical imagery in the detection mix.