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Traitement d'images multispectrales et spatialisation des données pour la caractérisation de la matière organique des phases solides naturelles / Kevin Jacq (2019)  

Public Titre : Traitement d'images multispectrales et spatialisation des données pour la caractérisation de la matière organique des phases solides naturelles Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Kevin Jacq, Auteur ; Didier Coquin, Directeur de thèse ; Bernard Fanget, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2019 Importance : 291 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse pour obtenir le grade de docteur de la Communauté Universitaire Grenoble Alpes, Spécialité Doctorat Chimie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse spectrale [Termes IGN] chimie organique [Termes IGN] fusion d'images [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] image Landsat-SWIR [Termes IGN] matière organique [Termes IGN] recalage d'image [Termes IGN] sédimentologie Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) L'évolution de l'environnement et le climat sont, actuellement, au centre de toutes les attentions. Les impacts de l'activité des sociétés actuelles et passées sur l'environnement sont notamment questionnés pour mieux anticiper les implications de nos activités sur le futur. Mieux décrire les environnements passés et leurs évolutions sont possibles grâce à l'étude de nombreux enregistreurs naturels (sédiments, spéléothèmes, cernes, coraux). Grâce à eux, il est possible de caractériser des évolutions bio-physico-chimiques à différentes résolutions temporelles et pour différentes périodes. La haute résolution entendue ici comme la résolution su sante pour l'étude de l'environnement en lien avec l'évolution des sociétés constitue le principal verrou de l'étude de ces archives naturelles notamment en raison de la capacité analytique des appareils qui ne peuvent que rarement voir des structures fines inframillimétriques. Ce travail est bâti autour de l'hypothèse que l'utilisation de caméras hyperspectrales (VNIR, SWIR, LIF) couplée à des méthodes statistiques pertinentes doivent permettre d'accéder aux informations spectrales et donc bio-physico-chimiques contenues dans ces archives naturelles à une résolution spatiale de quelques dizaines de micromètres et, donc, de proposer des méthodes pour atteindre la haute résolution temporelle (saisonnière). De plus, a n d'avoir des estimations ables, plusieurs capteurs d'imageries et de spectroscopies linéaires (XRF, TRES) sont utilisés avec leurs propres caractéristiques (résolutions, gammes spectrales, interactions atomiques/moléculaires). Ces méthodes analytiques sont utilisées pour la caractérisation de la surface des carottes sédimentaires. Ces analyses spectrales micrométriques sont mises en correspondance avec des analyses géochimiques millimétriques usuelles. Optimiser la complémentarité de toutes ces données, implique de développer des méthodes permettant de dépasser la difficulté inhérente au couplage de données considérées par essence dissimilaire (résolutions, décalages spatiaux, non-recouvrement spectral). Ainsi, quatre méthodes ont été développées. La première consiste à associer les méthodes hyperspectrales et usuelles pour la création de modèles prédictifs quantitatifs. La seconde permet le recalage spatial des différentes images hyperspectrales à la plus basse des résolutions. La troisième s'intéresse à la fusion de ces dernières à la plus haute des résolutions. Enfin, la dernière s'intéresse aux dépôts présents dans les sédiments (lamines, crues, tephras) pour ajouter une dimension temporelle à nos études. Grâce à l'ensemble de ces informations et méthodes, des modèles prédictifs multivariés ont été estimés pour l'étude de la matière organique, des paramètres texturaux et de la distribution granulométrique. Les dépôts laminés et instantanés au sein des échantillons ont été caractérisés. Ceci a permis d'estimer des chroniques de crues, ainsi que des variations biophysico-chimiques à l'échelle de la saison. L'imagerie hyperspectrale couplée à des méthodes d'analyse des données sont donc des outils performants pour l'étude des archives naturelles à des résolutions temporelles fines. L'approfondissement des approches proposées dans ces travaux permettra d'étudier de multiples archives pour caractériser des évolutions à l'échelle d'un ou de plusieurs bassin(s) versant(s). Note de contenu : Introduction et contexte général 1. État de l'art et méthodologies proposées 1.1 La spectroscopie et l'imagerie, des outils performants pour l'analyse des échantillons naturels 1.2 Objectifs des travaux et méthodologies proposées 2. L'analyse spectrale mono-capteur des carottes sédimentaires 2.1 Les biais et incertitudes de l'analyse hyperspectrale 2.2 Les différences d'échelle spatiale 2.3 La transférabilité entre échantillons 3. Le recalage des images pour l'analyse spectrale multi-capteurs des carottes sédimentaires 3.1 La méthode de recalage des données pour une fusion "basse résolution" 3.2 La fusion "basse résolution" pour l'analyse des archives sédimentaires 4. La combinaison ou fusion des capteurs à la plus haute résolution 4.1 Les méthodes de fusion utilisées en télédétection 4.2 Des perspectives pour une fusion à haute résolution de capteurs de laboratoire 5. La dimension spatiale, une dimension informative pour l'analyse spatiospectrale des archives naturelles 5.1 La détection d'événements instantanés par l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatique 5.2 La détection des dépôts laminés pour l'ajout d'une dimension temporelle Conclusions générales et perspectives - L'imagerie hyperspectrale, un outil novateur pour l'analyse des archives environnementales - Des perspectives de développements des technologies et méthodes pour l'analyse à haute résolution Numéro de notice : 26524 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Chimie : Grenoble Alpes : 2019 Organisme de stage : Environnements, Dynamiques et Territoires de la Montagne EDYTEM et Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance LISTIC nature-HAL : Thèse Date de publication en ligne : 07/04/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03191841/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97495