Two aspects of the study of the Earth radiation budget and the effects of clouds on our climate system are considered in this dissertation : instrumentation and data interpretation. Numerical models have been developed to characterize the optical/thermal-radiative behavior, the dynamic electrothermal response and the structural thermal transients of radiometric channels. These models, applied to a satellite-borne scanning radiometer, are used to determine the instrument point spread function and the potential for optical and thermal-radiative contamination of the signal due to out-of-field radiation and emission from the radiometer structure. The capabilities of the model are demonstrated by scanning realistic Earth scenes. In addition, the optical/thermal-radiative model is used for the development of an infrared field radiometer to interpret results from the experimental characterization of the instrument. The model allowed the sensitivity of the instrument response to assembly uncertainties to be determined. Data processing consists of converting radiometric data into estimates of the flux at the top of the atmosphere. Primary error sources are associated with the procedures used to compensate for unsampled data. The time interpolation algorithm applied to a limited number of observations can produce significantly biased estimates of monthly mean fluxes. A diurnal interpolation protocol using correlative ISCCP cloudiness data is developed to compensate for sparse temporal sampling of Earth radiation budget data. The bias is shown to be significantly reduced in regions where the variability of the cloud cover is well accounted for by ISCCP data. / Ph. D.

Les variations d’efficacité du traitement visuel dans le temps ont été étudiées par échantillonnage temporel aléatoire. Vingt-quatre adultes ont identifié des stimuli composés de bruit blanc visuel et d’images d’objets familiers (expérience 1) ou de visages célèbres (expérience 2). Le ratio signal-bruit variait à travers le temps selon des fonctions d’échantillonnage générées par l’intégration d’ondes sinusoïdales de différentes fréquences (5 à 55 Hz) et de phases et amplitudes aléatoires. Des vecteurs de classification (VC) temporels ont été calculés en soustrayant la somme pondérée des ratios signal-bruit associés aux mauvaises réponses de celle associée aux bonnes réponses. Des images de classification (IC) temps-fréquence ont été obtenues en appliquant la même procédure aux résultats d’analyses temps-fréquence réalisées sur la fonction d’échantillonnage de chaque essai. Les VC temporels des deux expériences sont très variables entre les participants. Par contre, les IC temps-fréquence sont remarquablement similaires à travers les participants (cohérence inter-sujets de .93 et .57 pour l’expérience 1 et 2 respectivement). Des comparaisons par test t nous indiquent de nombreuses différences entre les IC temps-fréquence des objets et visages familiers, mais aussi des objets non familiers et des mots analysés dans des études précédentes. Ainsi, ces IC sont sensibles à la classe de stimuli présentés, mais aussi à la familiarité de ces derniers. Les résultats témoignent d’une variation rapide dans l’efficacité de l’encodage visuel durant les 200 premières millisecondes d’exposition au stimulus et suggèrent que les IC du domaine temps-fréquence reflètent un aspect hautement fondamental du traitement visuel, hypothétiquement rattaché aux oscillations cérébrales. / Variations in visual processing effectiveness through time were investigated using random temporal stimulus sampling. Twenty-four adults named photographs of either familiar objects (experiment 1) or famous faces (experiment 2). Stimuli were made by a linear combination of the target image and high density white visual noise. Signal-to-noise ratio varied throughout the 200 ms stimulus duration. A new temporal sampling function was generated on each trial by the integration of random amplitude and phase sinusoidal waves of frequency between 5 and 55 Hz (in 5 Hz steps). Temporal classification vectors (CV) were calculated by subtracting the weighted sum of the signal-to-noise ratio associated to errors from that associated to correct responses. Time-frequency classification images (CI) were obtained by applying the same procedure on the outcome of time-frequency analyses applied to the sampling functions of each trial. In both experiments, the temporal CVs were highly variable across participants, but the time-frequency CIs were remarkably similar across participants (inter-subject coherence of .93 and .57 for experiments 1 and 2 respectively). T-tests revealed multiple differences between the time-frequency CIs obtained with familiar objects and faces, but also with non-familiar objects and words analyzed in previous studies. Therefore, theses CIs are sensitive to stimulus type, but also to stimulus familiarity. The present results indicate rapid variations of visual encoding effectiveness in the initial 200 ms of stimulus exposure and suggests that the time-frequency CIs tap a highly fundamental aspect of visual processing, hypothetically linked to brain oscillations.

Le fonctionnement visuel est sujet à des modification avec le vieillissement sain. Que ce soit l’identification, le traitement ou la perception d’un stimulus visuel, l’avancée en âge peut s’accompagner d’une altération de la vision. Afin d’investiguer les caractéristiques temporelles du traitement visuel dans le vieillissement sain, la présente étude utilise une tâche de reconnaissance d’images achromatiques d’objets communs à l’aide de la technique d’échantillonnage temporel aléatoire. Cette technique permet de révéler les mécanismes oscillatoires visuels en jeux dans la réalisation d’une tâche perceptive. 32 participants, divisés en deux groupes de 16, soit des jeunes adultes (18 - 35 ans) et des personnes âgées entre 60 et 85 ans ont pris part à l’étude. Les résultats qu’offrent la technique d’échantillonnage temporel sont appelés des images de classification (IC) et montrent la variation de l’efficacité du traitement visuel à travers le temps et dans le domaine temps-fréquence. Pour chacun des domaines, les IC sont également décomposées selon leurs spectres de puissance et de phase par une analyse de Fourier. Les résultats montrent des différences significatives entre les groupes pour les IC temporelles et temps-fréquence. De plus, autant dans le domaine temporel que temps-fréquence, ce sont les spectres de phase qui se distinguent significativement entre les deux groupes alors que les spectres de puissance des IC ne diffèrent pas. Il apparaît donc que les mécanismes oscillatoires en jeu pour la réalisation de la tâche de reconnaissance d’objets sont différents d’un groupe à l’autre. Spécifiquement, il s’agirait de la chronologie de leur engagement dans la tâche qui diffère. / Visual function is subject to some modifications with healthy aging. Whether it is the identification, processing, or perception of a visual stimulus, advancing age can be accompanied by an alteration of vision. To investigate the temporal characteristics of visual processing in healthy aging, the present study uses a recognition task of achromatic images of common object using the random temporal sampling technique. This technique reveals the visual oscillatory mechanisms at play in the realization of a perceptual task. 32 participants, divided into two groups of 16, young adults (18-35 years old) and elderly between 60 and 85 years old took part in this study. The results of the temporal sampling technique are called classification images (CI) and show the variation of visual processing efficiency across time and time-frequency domain. For each domain, CIs were also decomposed according to their power and phase spectra by Fourier analysis. The results show significant differences between groups for the time and time-frequency CIs. In addition, both in the time and time-frequency domains, it is the phase spectra that differ significantly between groups whereas the power spectra do not differ. It thus appears that the oscillatory mechanisms involved in carrying out object recognition are different from one group to another. Specifically, it is the timing of the engagement of these oscillatory mechanisms that differs between groups.

Les missions spatiales d'observation de la Terre de nouvelle génération telles que Sentinel-2 (préparé par l'Agence Spatiale Européenne ESA dans le cadre du programme Copernicus, auparavant appelé Global Monitoring for Environment and Security ou GMES) ou Venµs, conjointement développé par l'Agence Spatiale Française (Centre National d 'Études Spatiales CNES) et l'Agence Spatiale Israélienne (ISA), vont révolutionner la surveillance de l'environnement d' aujourd'hui avec le rendement de volumes inédits de données en termes de richesse spectrale, de revisite temporelle et de résolution spatiale. Venµs livrera des images dans 12 bandes spectrales de 412 à 910 nm, une répétitivité de 2 jours et une résolution spatiale de 10 m; les satellites jumeaux Sentinel-2 assureront une couverture dans 13 bandes spectrales de 443 à 2200 nm, avec une répétitivité de 5 jours, et des résolutions spatiales de 10 à 60m. La production efficace de cartes d'occupation des sols basée sur l'exploitation de tels volumes d'information pour grandes surfaces est un défi à la fois en termes de coûts de traitement mais aussi de variabilité des données. En général, les méthodes classiques font soit usage des approches surveillées (trop coûteux en termes de travaux manuels pour les grandes surfaces), ou soit ciblent des modèles locaux spécialisés pour des problématiques précises (ne s'appliquent pas à autres terrains ou applications), ou comprennent des modèles physiques complexes avec coûts de traitement rédhibitoires. Ces approches existantes actuelles sont donc inefficaces pour l'exploitation du nouveau type de données que les nouvelles missions fourniront, et un besoin se fait sentir pour la mise en œuvre de méthodes précises, rapides et peu supervisées qui permettent la généralisation à l'échelle de grandes zones avec des résolutions élevées. Afin de permettre l'exploitation des volumes de données précédemment décrits, l'objectif de ce travail est la conception et validation d'une approche entièrement automatique qui permet l'estimation de la couverture terrestre de grandes surfaces avec imagerie d'observation de la Terre de haute résolution spatiale, spectrale et temporelle, généralisable à des paysages différents, et offrant un temps de calcul opérationnel avec ensembles de données satellitaires simulés, en préparation des prochaines missions. Cette approche est basée sur l'intégration d'algorithmes de traitement de données, tels que les techniques d'apprentissage de modèles et de classification, et des connaissances liées à l'occupation des sols sur des questions écologiques et agricoles, telles que les variables avec un impact sur la croissance de la végétation ou les pratiques de production. Par exemple, la nouvelle introduction de température comme axe temporel pour un apprentissage des modèles ultérieurs intègre un facteur établi de la croissance de la végétation à des techniques d'apprentissage automatiques pour la caractérisation des paysages. Une attention particulière est accordée au traitement de différentes questions, telles que l'automatisation, les informations manquantes (déterminées par des passages satellitaires, des effets de réflexion des nuages, des ombres ou encore la présence de neige), l'apprentissage et les données de validation limitées, les échantillonnages temporels irréguliers (différent nombre d'images disponible pour chaque période et région, données inégalement réparties dans le temps), la variabilité des données, et enfin la possibilité de travailler avec différents ensembles de données et nomenclatures. / The new generation Earth observation missions such as Sentinel-2 (a twin-satellite initiative prepared by the European Space Agency, ESA, in the frame of the Copernicus programme, previously known as Global Monitoring for Environment and Security or GMES) and Venµs, jointly developed by the French Space Agency (Centre National d'Études Spatiales, CNES) and the Israeli Space Agency (ISA), will revolutionize present-day environmental monitoring with the yielding of unseen volumes of data in terms of spectral richness, temporal revisit and spatial resolution. Venµs will deliver images in 12 spectral bands from 412 to 910 nm, a repetitivity of 2 days, and a spatial resolution of 10 m; the twin Sentinel-2 satellites will provide coverage in 13 spectral bands from 443 to 2200 nm, with a repetitivity of 5 days, and spatial resolutions of 10 to 60m. The efficient production of land cover maps based on the exploitation of such volumes of information for large areas is challenging both in terms of processing costs and data variability. In general, conventional methods either make use of supervised approaches (too costly in terms of manual work for large areas), target specialised local models for precise problem areas (not applicable to other terrains or applications), or include complex physical models with inhibitory processing costs. These existent present-day approaches are thus inefficient for the exploitation of the new type of data that the new missions will provide, and a need arises for the implementation of accurate, fast and minimally supervised methods that allow for generalisation to large scale areas with high resolutions. In order to allow for the exploitation of the previously described volumes of data, the objective of this thesis is the conception, design, and validation of a fully automatic approach that allows the estimation of large-area land cover with high spatial, spectral and temporal resolution Earth observation imagery, being generalisable to different landscapes, and offering operational computation times with simulated satellite data sets, in preparation of the coming missions.

Cette étude compare les variations d’efficacité du traitement visuel dans le temps entre 16 autistes adultes ayant un retard initial du langage et 16 participants contrôles présentant un développement typique, en utilisant la technique d’échantillonnage temporel aléatoire. Les participants devaient nommer des objets familiers (expérience 1) ou des mots écrits (expérience 2) présentés sur un écran d’ordinateur pendant 200 ms et dont la visibilité (i.e. ratio signal/bruit) variait aléatoirement à travers le temps. Pour chacun des 32 participants, des images de classification (IC) temps-fréquence ont été obtenues en soustrayant la moyenne des fonctions d’échantillonnage (i.e. les ratio signal/bruit) ou leur recodage en temps-fréquence associées aux réponses erronées de celle associée aux réponses correctes. Les résultats démontrent que l’efficacité du traitement visuel chez les deux groupes de participants est modulée à travers le temps et est affectée par le contenu fréquentiel des oscillations du rapport signal-sur-bruit. Des différences inter-groupes importantes sont toutefois observées quant à la chronologie des mécanismes oscillatoires sont mis en branle pour la réalisation de la tâche de reconnaissance d’objets. Pour la tâche de reconnaissance de mots écrits, les différences entre les groupes ne sont que marginalement significatives. Il est proposé que la plus grande sensibilité de la tâche de reconnaissance d’objets puisse s’expliquer par 3 chose essentielles : 1. la plus grande complexité des mécanismes auxquels elle doit faire appel pour atteindre une bonne réponse. 2. Le surfonctionnement perceptif des autistes dans le traitement des informations locales ou de bas niveau. 3. Une variabilité de la localisation des activations qui soulève la possibilité que l'autisme implique une amélioration et/ou une altération des mécanismes de plasticité typiques. / Variations in visual processing efficiency over time were compared between 16 adult autistic participants with initial language delay and 16 typically developing control participants, using the random temporal sampling technique. Participants were asked to name familiar objects (experiment 1) or written words (experiment 2) presented on a computer screen for 200 ms and whose visibility (i.e., signal-to-noise ratio) varied randomly across time. For each of these 32 participants, time-frequency classification images (CI) were obtained by subtracting the average of the sampling functions (i.e., signal-to-noise ratio) or time-frequency recordings thereof associated with incorrect responses from that associated with correct responses. The efficiency of visual processing in the two groups of participants is modulated through the time and is affected by the frequency content of signal-to-noise ratio oscillations. Significant inter-group differences were observed in the timing of the oscillatory mechanisms for the object recognition task. For the written word recognition task, the differences between groups are only marginally significant. It is proposed that three essential things can explain the greater sensitivity of the object recognition task: 1. the greater complexity of the mechanisms it must call up to reach correct answer. 2. The perceptual over-functioning of autistic people, more evident in the detection, the categorization and the memory of perceptual information. 3. An increased variability in the localization of activations that raises the possibility that autism involves enhancement and/or alteration of typical plasticity mechanisms.

Une alternative prometteuse à la lutte chimique pour la régulation des ravageurs de culture consiste à favoriser les populations de leurs prédateurs en jouant sur la structure du paysage agricole. L'identification de structures spatio-temporelles favorables aux ennemis naturels peut se faire par l'exploration de scénarios paysagers via une modélisation couplée de paysages et de dynamiques de population. Dans cette approche, les dynamiques de populations sont simulées sur des paysages virtuels aux propriétés structurales contrôlées, et l'observation des motifs de populations associés permet l'identification de structures favorables. La modélisation des dynamiques de populations repose cependant sur une connaissance fine des processus écologiques et de leur variabilité entre les différentes unités du paysage. L'état actuel des connaissances sur les mécanismes écologiques régissant les dynamiques des ennemis naturels de la famille des carabidés demeure l'obstacle majeur à la recherche in silico de scénarios paysagers favorables. La littérature sur les liens entre motifs de population de carabes et variables paysagères permet de formuler un ensemble d'hypothèses en compétition sur ces mécanismes. Réduire le nombre de ces hypothèses en analysant les convergences entre les motifs de population qui leur sont associés, et étudier la stabilité de ces convergences le long d'un gradient paysager apparaît comme une première étape nécessaire vers l'amélioration de la connaissance sur les processus écologiques. Dans une première partie, nous proposons une heuristique méthodologique basée sur la simulation de modèles de réaction-diffusion porteurs de ces hypothèses en compétition. L'étude des motifs de population a permis d'effectuer une typologie des modèles en fonction de leur réponse à une variable paysagère, via un algorithme de classification, réduisant ainsi le nombre d’hypothèses en compétition. La sélection de l'hypothèse la plus plausible parmi cet ensemble irréductible doit s'effectuer sur la base d'une observation des motifs de population sur le terrain. Cela implique que ces derniers soient caractérisés à des résolutions spatiales et temporelles suffisantes pour sélectionner une unique hypothèse parmi celles en compétition. Dans la deuxième partie, nous proposons une heuristique méthodologique permettant de déterminer a priori des stratégies d'échantillonnage maximisant la robustesse de la sélection d'hypothèses écologiques. Dans un premier temps, la simulation de modèles de réaction-diffusion représentatifs des hypothèses écologiques en compétition permet de générer des données biologiques virtuelles en tout point de l'espace et du temps. Ces données biologiques sont ensuite échantillonnées suivant des protocoles différant dans l'effort total d'échantillonnage, le nombre de dates, le nombre de points par unité d'espace et le nombre de réplicats de paysages. Les motifs des populations sont caractérisés à partir de ces échantillons. Le potentiel des stratégies d'échantillonnage est évalué via un algorithme de classification qui classe les modèles biologiques selon les motifs de population associés. L'analyse des performances de classification, i.e. la capacité de l'algorithme à discriminer les processus écologiques, permet de sélectionner un protocole d'échantillonnage optimal. Nous montrons également que la manière de distribuer l'effort d'échantillonnage entre ses composantes spatiales et temporelles est un levier majeur sur l'inférence des processus écologiques. La réduction du nombre d'hypothèses en compétition et l'aide à l'échantillonnage pour la sélection de modèles répondent à un besoin fort dans le processus d'acquisition de connaissances écologiques pour l'exploration in silico de scénarios paysagers favorisant des services écosystémiques. Nous discutons dans une dernière partie des implications de nos travaux et de leurs perspectives d'amélioration. / A promising alternative to the chemical control of pests consists in favoring their natural enemies populations by managing the agricultural landscape structure. Identifying favorable spatio-temporal structures can be performed through the exploration of landscape scenarios using coupled models of landscapes and population dynamics. In this approach, population dynamics are simulated on virtual landscapes with controlled properties, and the observation of population patterns allows for the identification of favorable structures. Population modeling however relies on a good knowledge about the ecological processes and their variability within the landscape elements. Current state of knowledge about the ecological mechanisms underlying natural enemies’ of the carabid family population dynamics remains a major obstacle to in silico investigation of favorable landscape scenarios. Literature about the relationship between carabid population and landscape properties allows the formulation of competing hypotheses about these processes. Reducing the number of these hypotheses by analyzing the convergence between their associated population patterns and investigating the stability of their convergence along a landscape gradient appears to be a necessary tep towards a better knowledge about ecological processes. In a first step, we propose a heuristic method based on the simulation of reaction-diffusion models carrying these competing hypotheses. Comparing the population patterns allowed to set a model typology according to their response to the landscape variable, through a classification algorithm, thus reducing the initial number of competing hypotheses. The selection of the most likely hypothesis from this irreducible set must rely on the observation of population patterns on the field. This implies that population patterns are described with spatial and temporal resolutions that are fine enough to select a unique hypothesis among the ones in competition. In the second part, we propose a heuristic method that allows determining a priori sampling strategies that maximize the robustness of ecological hypotheses selection. The simulation of reaction-diffusion models carrying the ecological hypotheses allows to generate virtual population data in space and time. These data are then sampled using strategies differing in the total effort, number of sampling locations, dates and landscape replicates. Population patterns are described from these samples. The sampling strategies are assessed through a classification algorithm that classifies the models according to the associated patterns. The analysis of classification performances, i.e. the ability of the algorithm to discriminate the ecological processes, allows the selection of optimal sampling designs. We also show that the way the sampling effort is distributed between its spatial and temporal components is strongly impacting the ecological processes inference. Reducing the number of competing ecological hypotheses, along with the selection of sampling strategies for optimal model inference both meet a strong need in the process of knowledge improvement about the ecological processes for the exploration of landscape scenarios favoring ecosystem services. In the last chapter, we discuss the implications and future prospects of our work.